Ensemble Gradient Boosting

Gradient Boosting é um método de ensemble introduzido por Jerome Friedman em 2001 que constrói um modelo preditivo robusto adicionando sequencialmente árvores de decisão rasas, cada uma corrigindo os erros do ensemble anterior. Ao enquadrar o problema como um gradiente descendente no espaço de funções, ele alcança precisão de ponta em tarefas de classificação, regressão e ranqueamento em dados tabulares.