Descripción: El submuestreo en XGBoost se refiere a la fracción de muestras que se utilizarán para cada árbol en el proceso de entrenamiento del modelo. Esta técnica es fundamental para prevenir el sobreajuste, un problema común en modelos complejos que pueden aprender patrones ruidosos en los datos de entrenamiento. Al limitar la cantidad de datos que se utilizan para construir cada árbol, se fomenta la diversidad entre los árboles del modelo, lo que puede resultar en un mejor rendimiento general. El submuestreo también puede ayudar a reducir el tiempo de entrenamiento, ya que se utilizan menos datos en cada iteración. En XGBoost, este parámetro se puede ajustar para encontrar un equilibrio óptimo entre la precisión del modelo y su capacidad de generalización. Además, el submuestreo puede ser especialmente útil en conjuntos de datos grandes, donde el costo computacional de entrenar con todas las muestras puede ser prohibitivo. En resumen, el submuestreo es una herramienta poderosa en la optimización de hiperparámetros de XGBoost, permitiendo a los analistas y científicos de datos mejorar la robustez y eficiencia de sus modelos de predicción.
