XGBoost Classifier (Clasificador XGBoost)

Es un algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión que utiliza el método de boosting para mejorar el rendimiento del modelo.

Optimiza el proceso de aprendizaje mediante la adición secuencial de nuevos árboles con el objetivo de corregir los errores de predicción de los árboles anteriores.

Destaca por su alta eficiencia, escalabilidad y capacidad para manejar datos complejos con precisión.

Incorpora técnicas avanzadas como regularización, reducción de pérdida y paralelización para maximizar el rendimiento y la generalización del modelo.

Es ampliamente utilizado en tareas de clasificación y regresión, tanto en competiciones de datos como en aplicaciones del mundo real.

Su compatibilidad con diversas bibliotecas y entornos de desarrollo lo hace accesible para analistas y desarrolladores.