Descripción: La tasa de aprendizaje de XGBoost es un parámetro crucial que determina el tamaño del paso en cada iteración mientras se avanza hacia un mínimo de la función de pérdida. Este parámetro controla la contribución de cada árbol en el modelo final, lo que significa que una tasa de aprendizaje más baja requerirá más árboles para alcanzar un rendimiento óptimo, mientras que una tasa más alta puede llevar a un ajuste más rápido pero también a un mayor riesgo de sobreajuste. En esencia, la tasa de aprendizaje actúa como un regulador que equilibra la velocidad de convergencia del modelo y su capacidad para generalizar a nuevos datos. Un valor adecuado de la tasa de aprendizaje es fundamental para lograr un modelo robusto y eficiente, ya que influye directamente en la estabilidad y precisión del aprendizaje. Ajustar este parámetro es una parte esencial del proceso de optimización de hiperparámetros, donde se busca encontrar la combinación óptima de parámetros que maximice el rendimiento del modelo en tareas de predicción. En la práctica, la tasa de aprendizaje se suele establecer en valores entre 0.01 y 0.3, y su elección puede depender del conjunto de datos y del problema específico que se esté abordando.
