Descripción: DART (Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees) es una innovadora variante del algoritmo XGBoost que combina la potencia de los árboles de decisión con técnicas de abandono, comúnmente utilizadas en redes neuronales. Esta metodología busca mejorar la generalización del modelo al reducir el sobreajuste, un problema frecuente en modelos complejos. DART introduce un enfoque en el que, durante el entrenamiento, se eliminan aleatoriamente algunos árboles de la predicción final, lo que permite que el modelo aprenda de manera más robusta y eficiente. Esta técnica se inspira en el concepto de ‘dropout’ en redes neuronales, donde se desactivan ciertas neuronas durante el entrenamiento para fomentar la diversidad en el aprendizaje. Las características principales de DART incluyen su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y su flexibilidad en la optimización de hiperparámetros, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para los científicos de datos. Además, DART permite ajustar parámetros como la tasa de abandono y el número de árboles, lo que facilita la personalización del modelo según las necesidades específicas del problema a resolver. En resumen, DART representa una evolución significativa en el campo del aprendizaje automático, combinando lo mejor de los árboles de decisión y las técnicas de regularización para ofrecer un rendimiento superior en tareas de predicción.
