Modelos clásicos construidos con las matemáticas que ya conoces
La mayoría de modelos tienen una sola oportunidad de entrenar: ajustar, congelar, esperar. El boosting se niega a parar ahí. En vez de entrenar un modelo y parar, entrena todo un relevo de modelos débiles, uno tras otro, y cada nuevo está apuntado directamente a lo que el relevo hasta ahora sigue haciendo mal.
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▶ Boosting: aprender de tus errores