Bekijk alle inhoud met de tag Ensemble Learning
Bagging, kort voor Bootstrap Aggregating, is een fundamentele ensemble-leertechniek in AI en machine learning die de nauwkeurigheid en robuustheid van modellen verbetert door meerdere basismodellen te trainen op gebootstrapte datasubsets en hun voorspellingen te combineren.
Gradient Boosting is een krachtige machine learning-ensembletechniek voor regressie en classificatie. Het bouwt modellen sequentieel, doorgaans met beslissingsbomen, om voorspellingen te optimaliseren, de nauwkeurigheid te verbeteren en overfitting te voorkomen. Veelgebruikt in data science-wedstrijden en zakelijke oplossingen.
XGBoost staat voor Extreme Gradient Boosting. Het is een geoptimaliseerde, gedistribueerde gradient boosting-bibliotheek die is ontworpen voor efficiënte en schaalbare training van machine learning-modellen, bekend om zijn snelheid, prestaties en robuuste regularisatie.
