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Bagging, kurz für Bootstrap Aggregating, ist eine grundlegende Ensemble-Learning-Technik in der KI und im maschinellen Lernen, die die Genauigkeit und Robustheit von Modellen verbessert, indem mehrere Basismodelle auf gebootstrappten Datenteilmengen trainiert und deren Vorhersagen aggregiert werden.
Gradient Boosting ist eine leistungsstarke Ensemble-Methode des maschinellen Lernens für Regression und Klassifikation. Sie baut Modelle sequenziell auf, typischerweise mit Entscheidungsbäumen, um Vorhersagen zu optimieren, die Genauigkeit zu verbessern und Überanpassung zu verhindern. Weit verbreitet in Data-Science-Wettbewerben und Geschäftslösungen.
XGBoost steht für Extreme Gradient Boosting. Es ist eine optimierte, verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek, die für effizientes und skalierbares Training von Machine-Learning-Modellen entwickelt wurde und für ihre Geschwindigkeit, Leistung und robuste Regularisierung bekannt ist.
