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El Impulso por Gradiente es una potente técnica de ensamblaje de aprendizaje automático para regresión y clasificación. Construye modelos secuencialmente, normalmente con árboles de decisión, para optimizar las predicciones, mejorar la precisión y prevenir el sobreajuste. Ampliamente utilizado en competiciones de ciencia de datos y soluciones de negocio.
LightGBM, o Light Gradient Boosting Machine, es un avanzado framework de gradient boosting desarrollado por Microsoft. Diseñado para tareas de aprendizaje automático de alto rendimiento como clasificación, ranking y regresión, LightGBM sobresale en el manejo eficiente de grandes conjuntos de datos mientras consume poca memoria y ofrece alta precisión.
XGBoost significa Extreme Gradient Boosting. Es una biblioteca optimizada de gradient boosting distribuido diseñada para el entrenamiento eficiente y escalable de modelos de aprendizaje automático, conocida por su velocidad, rendimiento y robusta regularización.
