Descripción: Las restricciones monotónicas en XGBoost son una característica que permite a los usuarios imponer condiciones sobre las predicciones del modelo, asegurando que estas sean monótonas respecto a ciertas características o variables. Esto significa que, al aumentar el valor de una característica específica, la predicción del modelo no disminuirá, lo que es crucial en aplicaciones donde se requiere que la relación entre la variable y la predicción sea consistente y predecible. Por ejemplo, en modelos que predicen resultados financieros o riesgos, se esperaría que un aumento en el ingreso de los solicitantes no reduzca su puntuación de crédito. Las restricciones se implementan a través de la configuración de hiperparámetros en el modelo, permitiendo a los analistas y científicos de datos ajustar el comportamiento del modelo para alinearse con el conocimiento previo o las expectativas del dominio. Esta capacidad de controlar la monotonía es especialmente valiosa en sectores regulados, como la banca y la salud, donde las decisiones deben ser justificables y transparentes. En resumen, las restricciones monotónicas son una herramienta poderosa en la optimización de hiperparámetros de XGBoost, proporcionando un mayor control sobre la interpretación y la validez de las predicciones del modelo.
