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Qu'entendez-vous par Boosting dans le machine learning ?
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Le boosting est une technique d'apprentissage automatique qui consiste à créer un modèle prédictif fort en combinant plusieurs modèles prédictifs faibles. Le processus commence par l'apprentissage d'un modèle prédictif faible, et les erreurs de prédiction sont utilisées pour mettre à jour les poids des observations dans l'ensemble de données. Le processus se répète plusieurs fois, avec chaque modèle prédictif faible étant entraîné sur un sous-ensemble différent des données modifiées, de sorte que le modèle final est capable de corriger les erreurs des modèles précédents. Le boosting est souvent utilisé avec des algorithmes de classification, de régression et de détection d'anomalies, et est apprécié pour sa capacité à augmenter la précision des prédictions tout en réduisant l'effet du bruit dans les données.