¿Qué es Gradient Boosting?

Gradient Boosting o potenciación del gradiente es una técnica de machine learning que combina varios modelos débiles para crear un modelo fuerte. Funciona de manera iterativa, donde cada nuevo modelo corrige los errores cometidos por los modelos anteriores. En cada iteración, se ajusta el modelo en función del gradiente del error, lo que permite reducir progresivamente la función de pérdida. Gradient Boosting es utilizado en tareas de clasificación y regresión, y es conocido por su alta precisión en competiciones de machine learning y aplicaciones en áreas como la predicción financiera y el análisis de riesgos.

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