Machine learning

Gradient Boosting

Le Gradient Boosting est une méthode d'apprentissage d'ensemble, formalisée par Jerome H. Friedman en 2001, qui combine une séquence d'apprenants faibles — typiquement des arbres de décision peu profonds — de telle sorte que chaque nouvel arbre soit ajusté pour minimiser les erreurs résiduelles des arbres précédents. C'est l'algorithme central derrière des implémentations populaires telles que XGBoost, LightGBM et CatBoost.

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Sources

  1. Friedman, J. H. (2001). Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. DOI: 10.1214/aos/1013203451

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 1). Gradient Boosting Machine (Friedman's Gradient Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/gradient-boosting

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ScholarGateGradient Boosting (Gradient Boosting Machine (Friedman's Gradient Boosting)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/machine-learning/gradient-boosting · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026