L'aumento del gradiente è un metodo che si distingue per la velocità e l'accuratezza di previsione, in particolare con set di dati grandi e complessi. Dalle competizioni Kaggle alle soluzioni di apprendimento automatico per le aziende, questo algoritmo ha prodotto i migliori risultati. Sappiamo già che gli errori giocano un ruolo importante in qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico. Esistono principalmente due tipi di errore, errore di bias e errore di varianza. L'algoritmo di incremento del gradiente ci aiuta a ridurre al minimo l'errore di bias del modello. In questa guida vedremmo un intero processo di Ingegnerizzazione di un modello di Gradient Bosting