Descripción: La escala de peso positivo de XGBoost es un parámetro crucial en el ámbito de la optimización de hiperparámetros, especialmente en el contexto de conjuntos de datos desbalanceados. Este parámetro permite ajustar el balance entre los pesos asignados a las clases positivas y negativas en un modelo de clasificación. En situaciones donde una clase es significativamente más prevalente que la otra, como en la detección de fraudes o enfermedades raras, la escala de peso positivo se convierte en una herramienta esencial para mejorar la precisión del modelo. Al modificar este parámetro, los analistas pueden influir en la forma en que el modelo penaliza los errores de clasificación, favoreciendo así la identificación de la clase menos representada. Esto no solo ayuda a mejorar la sensibilidad del modelo hacia la clase minoritaria, sino que también puede reducir el sesgo hacia la clase mayoritaria, resultando en un rendimiento más equilibrado y justo del modelo. En resumen, la escala de peso positivo es fundamental para optimizar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático en escenarios donde el desbalance de clases puede llevar a resultados engañosos o ineficaces.
