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Le Gradient Boosting est une puissante technique d'ensemble en apprentissage automatique pour la régression et la classification. Il construit des modèles de manière séquentielle, généralement avec des arbres de décision, afin d'optimiser les prédictions, d'améliorer la précision et d'éviter le surapprentissage. Largement utilisé dans les concours de data science et les solutions d'entreprise.
LightGBM, ou Light Gradient Boosting Machine, est un framework avancé de gradient boosting développé par Microsoft. Conçu pour des tâches d'apprentissage automatique hautes performances telles que la classification, le classement et la régression, LightGBM excelle dans la gestion efficace de grands ensembles de données tout en consommant peu de mémoire et en offrant une grande précision.
XGBoost signifie Extreme Gradient Boosting. Il s'agit d'une bibliothèque optimisée de gradient boosting distribuée, conçue pour un entraînement efficace et évolutif des modèles d'apprentissage automatique, reconnue pour sa rapidité, ses performances et sa régularisation robuste.
