Descripción: El regresor de aumento de gradiente con parada temprana es una técnica avanzada en el ámbito de la regresión que combina el enfoque de aumento de gradiente con un mecanismo de control para evitar el sobreajuste. Este método se basa en la idea de que, durante el entrenamiento de un modelo, es posible que la precisión en el conjunto de entrenamiento continúe mejorando mientras que la precisión en un conjunto de validación comienza a degradarse. La parada temprana actúa como un salvaguarda, interrumpiendo el proceso de entrenamiento en el momento en que se detecta esta degradación, lo que permite conservar el modelo en su mejor estado. Esta técnica es especialmente útil en escenarios donde los datos son limitados o ruidosos, ya que ayuda a mantener la generalización del modelo. Además, el uso de la parada temprana puede reducir el tiempo de entrenamiento, ya que evita iteraciones innecesarias una vez que el modelo ha alcanzado su punto óptimo. En resumen, el regresor de aumento de gradiente con parada temprana es una herramienta poderosa que optimiza el rendimiento del modelo y mejora su capacidad de generalización al prevenir el sobreajuste.
