Descripción: Las restricciones de interacción en XGBoost son parámetros que definen qué características pueden interactuar entre sí dentro del modelo. Estas restricciones son fundamentales para controlar la complejidad del modelo y evitar el sobreajuste, permitiendo que el algoritmo se enfoque en las interacciones más relevantes entre las variables. Al establecer estas restricciones, se puede limitar el número de combinaciones de características que el modelo considerará, lo que resulta en un proceso de entrenamiento más eficiente y en un modelo más interpretable. Además, estas restricciones permiten a los usuarios incorporar su conocimiento previo sobre el dominio del problema, guiando al modelo hacia interacciones que son más significativas. En términos de optimización de hiperparámetros, ajustar estas restricciones puede ser crucial para mejorar el rendimiento del modelo, ya que una selección adecuada de las interacciones puede llevar a una mejor generalización en datos no vistos. En resumen, las restricciones de interacción en XGBoost son una herramienta poderosa para gestionar la complejidad del modelo y mejorar su capacidad predictiva, al tiempo que se mantiene la interpretabilidad y se aprovecha el conocimiento experto en el área de aplicación.
