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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.
LightGBM, o Light Gradient Boosting Machine, è un avanzato framework di gradient boosting sviluppato da Microsoft. Progettato per compiti di machine learning ad alte prestazioni come classificazione, ranking e regressione, LightGBM eccelle nella gestione efficiente di grandi set di dati, consumando poca memoria e offrendo alta accuratezza.
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.
