Descripción: Lambda de XGBoost es un parámetro de regularización que juega un papel crucial en la optimización de modelos de aprendizaje automático, especialmente en el contexto de árboles de decisión. Su función principal es controlar el sobreajuste, un fenómeno que ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo así su capacidad de generalización a nuevos datos. Al añadir una penalización a la función de pérdida, Lambda ayuda a simplificar el modelo, favoreciendo soluciones más robustas y menos complejas. Este parámetro se integra en la función de pérdida del modelo, donde su valor determina la intensidad de la regularización aplicada. Un valor más alto de Lambda implica una mayor penalización, lo que puede resultar en un modelo más conservador, mientras que un valor más bajo permite una mayor flexibilidad en el ajuste del modelo. La elección adecuada de Lambda es fundamental para lograr un equilibrio entre la precisión del modelo y su capacidad de generalización, lo que se traduce en un rendimiento óptimo en tareas de predicción. En resumen, Lambda es una herramienta esencial en la caja de herramientas de un científico de datos, permitiendo mejorar la calidad de los modelos de XGBoost mediante la regulación efectiva del sobreajuste.
