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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.
LightGBM, ou Light Gradient Boosting Machine, é uma estrutura avançada de gradient boosting desenvolvida pela Microsoft. Projetada para tarefas de aprendizado de máquina de alto desempenho, como classificação, ranking e regressão, a LightGBM destaca-se por lidar eficientemente com grandes conjuntos de dados, consumindo pouca memória e entregando alta precisão.
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.
