XGBoost

Implementación eficiente de algoritmos de ensamble en aprendizaje automático, especialmente árboles de decisión potenciados (boosted trees). Utiliza técnicas como el aumento de gradiente para entrenar modelos que combinan múltiples árboles de decisión débiles para mejorar la precisión y el rendimiento. XGBoost es ampliamente utilizado en competiciones de ciencia de datos y en aplicaciones del mundo real debido a su velocidad y precisión.