Algoritmo de Boosting

Técnica de aprendizaje automático que combina múltiples modelos simples y débiles para crear uno más fuerte y preciso.

Se basa en la idea de entrenar de forma secuencial una serie de modelos, donde cada uno intenta corregir los errores cometidos por el modelo anterior.

Funciona asignando mayor peso a las muestras mal clasificadas, enfocándose en mejorar su predicción en iteraciones posteriores.

Es ampliamente utilizado para tareas de clasificación y regresión, mostrando resultados efectivos en diversos conjuntos de datos.

Algoritmos populares en esta categoría incluyen AdaBoost, Gradient Boosting y XGBoost.

Ofrece ventajas en términos de precisión, pero puede ser computacionalmente intensivo y propenso al sobreajuste si no se controla adecuadamente.