Descripción: Alpha de XGBoost es un parámetro crucial en el contexto de la optimización de hiperparámetros, específicamente relacionado con la regularización L1. Este parámetro controla la magnitud del término de regularización L1 en el modelo, lo que ayuda a prevenir el sobreajuste al penalizar los coeficientes de las características del modelo. Al ajustar el valor de alpha, los usuarios pueden influir en la complejidad del modelo: un valor más alto de alpha incrementa la penalización sobre los coeficientes, lo que puede llevar a un modelo más simple y menos propenso a sobreajustarse a los datos de entrenamiento. Por otro lado, un valor más bajo permite que el modelo capture más complejidad, pero también puede aumentar el riesgo de sobreajuste. La regularización L1 es particularmente útil en situaciones donde hay muchas características, ya que puede llevar a la selección automática de características al forzar algunos coeficientes a cero. Esto no solo mejora la interpretabilidad del modelo, sino que también puede resultar en un mejor rendimiento en datos no vistos. En resumen, alpha de XGBoost es un parámetro esencial que permite a los practicantes de machine learning ajustar la regularización de sus modelos, equilibrando la complejidad y la capacidad de generalización.
