Después de dejar atrás la neurociencia y comenzar el camino de la ciencia de datos hace varios años, tuve el privilegio de trabajar en numerosos proyectos de aprendizaje automático del mundo real. Una cosa que se destaca en todas las industrias y casos de uso, ya sea al predecir la pérdida de clientes, pronosticar las ventas u optimizar las cadenas de suministro, es la frecuencia con la que XGBoost domina cuando se trabaja con datos tabulares.
Su capacidad para manejar valores faltantes, aplicar regularización y ofrecer un rendimiento sólido de manera consistente realmente ha solidificado su lugar en el conjunto de herramientas del científico de datos. Incluso con el auge de algoritmos más nuevos, incluidas las redes neuronales, XGBoost sigue destacando como una opción ideal para los sistemas de producción que trabajan con conjuntos de datos estructurados.
Sin embargo, lo que encuentro más impresionante es el nivel de control que ofrece a través de sus parámetros: son como las palancas secretas que desbloquean el rendimiento, equilibran la complejidad e incluso hacen que los modelos sean más interpretables. Sin embargo, a menudo he notado que, si bien XGBoost se usa ampliamente, sus parámetros a veces se tratan como una caja negra, dejando todo su potencial sin explotar. Comprender estos parámetros y cómo pueden contribuir a mejorar…