XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

Es un algoritmo de aprendizaje supervisado ampliamente utilizado en tareas de regresión y clasificación. Se basa en el principio de boosting, una técnica que combina múltiples modelos débiles (normalmente árboles de decisión) para crear un modelo fuerte y preciso.

Utiliza un enfoque de gradiente descendente para minimizar la función de pérdida y mejorar iterativamente el rendimiento del modelo. A través del uso de regularización, evita el sobreajuste y mejora la generalización en datos no vistos.

Es altamente eficiente y escalable, capaz de manejar grandes conjuntos de datos y características faltantes con facilidad. Se distingue por integrar optimizaciones avanzadas como la paralelización y la construcción de árboles distribuidos, lo que lo hace ideal para aplicaciones prácticas de alta demanda en machine learning e inteligencia artificial.