Regularización de XGBoost

Descripción: La regularización en XGBoost se refiere a las técnicas implementadas para prevenir el sobreajuste en modelos de aprendizaje automático, específicamente en el contexto de árboles de decisión. Este proceso se logra añadiendo un término de penalización a la función de pérdida, lo que ayuda a controlar la complejidad del modelo. En XGBoost, se utilizan dos tipos principales de regularización: L1 (Lasso) y L2 (Ridge). La regularización L1 tiende a producir modelos más esparsos, eliminando características irrelevantes, mientras que la L2 penaliza los coeficientes grandes, promoviendo una distribución más uniforme de los pesos. Estas técnicas son cruciales en el ajuste de hiperparámetros, ya que permiten encontrar un equilibrio entre la precisión del modelo y su capacidad de generalización a nuevos datos. La regularización no solo mejora el rendimiento del modelo en conjuntos de datos de prueba, sino que también reduce la varianza, lo que es esencial en aplicaciones donde la robustez del modelo es crítica. En resumen, la regularización en XGBoost es una herramienta fundamental para optimizar modelos en el ámbito del aprendizaje automático, asegurando que sean tanto precisos como generalizables, lo que la convierte en una práctica estándar en este campo.

  • Rating:
  • 3
  • (22)

Deja tu comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

PATROCINADORES

Glosarix en tu dispositivo

instalar
×
Enable Notifications Ok No