Ajustar los hiperparámetros en el algoritmo de aprendizaje automático XGBoost puede mejorar significativamente su rendimiento. Este análisis profundiza en el efecto marginal de este proceso, explorando sus implicaciones prácticas.

Una nueva guía visual facilita la comprensión y el ajuste de hiperparámetros en árboles de decisión, mejorando la precisión de los modelos de machine learning y democratizando el acceso a estas técnicas.