Boosting : chaque modèle suivant corrige les erreurs du précédent

L'ensachage construit des arbres de manière indépendante et fait des moyennes. Booster les builds de manière séquentielle : chaque nouvel arbre se concentre sur les exemples ou les résidus là où les précédents ont échoué. C’est la différence fondamentale. Le boosting est plus puissant mais plus sujet au surapprentissage. XGBoost, LightGBM, CatBoost — tous construits sur cette idée et dominent aujourd'hui les données tabulaires.

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