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Qu'est-ce que l'algorithme XGBoost ?
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L'algorithme XGBoost (Extreme Gradient Boosting) est un modèle de machine learning de type gradient boosting utilisé pour la classification et la régression. Il a été développé par Tianqi Chen et Carlos Guestrin en 2016 et est devenu l'un des algorithmes de machine learning les plus populaires utilisés dans l'industrie et dans les compétitions de science des données.

L'algorithme XGBoost combine plusieurs modèles faibles en un modèle fort en utilisant des arbres de décision. Il utilise des méthodes d'optimisation pour maximiser la précision du modèle et pour réduire le risque de surapprentissage (overfitting). Les principales caractéristiques de l'algorithme XGBoost sont sa vitesse d'exécution et sa précision élevée, ce qui rend cet algorithme particulièrement adapté à la résolution de problèmes de classification et de régression de grande envergure.