Impulsar: cada modelo siguiente corrige los errores del anterior

El ensacado construye árboles de forma independiente y promedia. Impulsar las compilaciones de forma secuencial: cada nuevo árbol se centra en los ejemplos o residuos donde los anteriores fallaron. Ésa es la diferencia fundamental. El impulso es más poderoso pero más propenso a sobreadaptarse. XGBoost, LightGBM, CatBoost: todos se basaron en esta idea y hoy dominan los datos tabulares.

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