Boosted Trees (Árboles Potenciados)

Modelo de aprendizaje automático que combina la predicción de múltiples árboles de decisión mediante un proceso iterativo para mejorar la precisión global.

Funciona asignando mayor peso a los datos mal clasificados en iteraciones previas, optimizando progresivamente el ajuste del modelo.

Se basa en técnicas como el ensamble y el aprendizaje supervisado, siendo ideal para manejar problemas de clasificación y regresión.

Utiliza métodos como Gradient Boosting y AdaBoost para ajustar los errores residuales y reducir el sesgo.

Es eficiente en el manejo de grandes conjuntos de datos y puede detectar relaciones complejas entre variables.

Es susceptible al sobreajuste si no se regulan adecuadamente hiperparámetros como la profundidad de los árboles o la tasa de aprendizaje.

Ampliamente usado en competiciones y aplicaciones del mundo real debido a su equilibrio entre precisión y flexibilidad.

Se integra fácilmente en librerías populares como XGBoost, LightGBM y CatBoost, facilitando su implementación.