Adaboost es uno de los algoritmos clásicos de aprendizaje máquina. Al igual que Random Forest y XGBoost pertenece a la clase de modelos de ensamble, es decir, que se basan en agregar otros modelos débiles o de base para hacer predicciones. La principal diferencia con Adaboost es que es adaptativo, es decir, aprender de los errores hechos en los primeros modelos poniendo más énfasis en los ejemplos clasificados incorrectamente.