Descripción: Gamma es un parámetro crucial en el algoritmo XGBoost que especifica la reducción mínima de pérdida requerida para hacer una partición adicional en un nodo hoja. Este parámetro actúa como un regulador que controla la complejidad del modelo, ayudando a prevenir el sobreajuste. En términos más simples, Gamma determina cuánta mejora en la función de pérdida se necesita para que el algoritmo considere dividir un nodo en el árbol de decisión. Un valor de Gamma más alto significa que se requiere una mejora significativa en la pérdida para realizar una nueva división, lo que resulta en árboles más simples y menos propensos a sobreajustarse a los datos de entrenamiento. Por otro lado, un valor bajo de Gamma permite más divisiones, lo que puede llevar a un modelo más complejo y potencialmente más ajustado a los datos. Este equilibrio entre la complejidad del modelo y su capacidad de generalización es fundamental en la optimización de hiperparámetros, ya que un ajuste adecuado de Gamma puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo en datos no vistos. En resumen, Gamma es una herramienta esencial para los practicantes de XGBoost que buscan construir modelos robustos y eficientes, optimizando así la precisión y la capacidad de generalización del modelo.
