xgboost-lightgbm

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XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) and LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) are the de facto standard libraries for machine learning on tabular/structured data. They consistently win Kaggle competitions and are widely used in industry for their speed, accuracy, and robustness.

XGBoost Official: https://xgboost.readthedocs.io/ XGBoost GitHub: https://github.com/dmlc/xgboost LightGBM Official: https://lightgbm.readthedocs.io/ LightGBM GitHub: https://github.com/microsoft/LightGBM Search patterns: xgboost.XGBClassifier, lightgbm.LGBMRegressor, xgboost.train, lightgbm.cv

Gradient Boosting Trees Both libraries build an ensemble of decision trees sequentially, where each new tree corrects errors from previous trees. This creates highly accurate models that capture complex non-linear patterns.

Bibliotecas de aumento de gradiente estándar de la industria para datos tabulares y conjuntos de datos estructurados. XGBoost y LightGBM se destacan en tareas de clasificación y regresión en tablas, CSV y bases de datos. Úselo cuando trabaje con aprendizaje automático tabular, árboles de aumento de gradiente, competencias de Kaggle, análisis de importancia de características, ajuste de hiperparámetros o cuando necesite un rendimiento de última generación en datos estructurados. Fuente: tondevrel/scientific-agent-skills.

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