XGBoost Robusto

O XGBoost Robusto combina a estrutura escalável de gradient boosting do XGBoost com funções de perda robustas — principalmente a perda de Huber ou suas variantes — para produzir um ensemble de árvores impulsionadas por gradiente que resiste à influência distorcida de outliers. Ao substituir o objetivo de erro quadrático por uma perda que atribui menor peso a resíduos grandes, o modelo entrega previsões confiáveis para alvos contínuos, mesmo quando os dados de treinamento contêm valores extremos ou ruído nos rótulos.