Navegue por todo o conteúdo marcado com Ensemble Learning
Bagging, abreviação de Bootstrap Aggregating, é uma técnica fundamental de aprendizado de conjunto em IA e aprendizado de máquina que melhora a precisão e robustez do modelo ao treinar múltiplos modelos base em subconjuntos de dados obtidos por bootstrapping e agregar suas previsões.
O Gradient Boosting é uma poderosa técnica de ensemble em machine learning para regressão e classificação. Ele constrói modelos sequencialmente, geralmente com árvores de decisão, para otimizar previsões, melhorar a precisão e evitar overfitting. Amplamente utilizado em competições de ciência de dados e soluções empresariais.
XGBoost significa Extreme Gradient Boosting. É uma biblioteca otimizada de gradient boosting distribuído, projetada para treinamento eficiente e escalável de modelos de machine learning, conhecida por sua velocidade, desempenho e regularização robusta.
