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Il bagging, abbreviazione di Bootstrap Aggregating, è una tecnica fondamentale di apprendimento ensemble nell'IA e nel machine learning che migliora l'accuratezza e la robustezza dei modelli addestrando più modelli base su sottoinsiemi di dati bootstrappati e aggregando le loro previsioni.
Gradient Boosting è una potente tecnica di ensemble nel machine learning per regressione e classificazione. Costruisce modelli in sequenza, tipicamente con alberi decisionali, per ottimizzare le previsioni, migliorare l'accuratezza e prevenire l'overfitting. Ampiamente utilizzato in competizioni di data science e soluzioni aziendali.
XGBoost sta per Extreme Gradient Boosting. È una libreria ottimizzata e distribuita di gradient boosting progettata per un addestramento efficiente e scalabile di modelli di machine learning, nota per la sua velocità, prestazioni e robusta regolarizzazione.
