Gradient Boosting

Actualizado 2026-02-16 Lectura 4 min

Resumen

Organizar objetivo, supuestos y condiciones de uso del metodo.
Revisar como reglas de actualizacion o criterios de division afectan el comportamiento.
Usar ejemplos de implementacion para concretar decisiones de ajuste de parametros.

Intuicion #

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Explicacion Detallada #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

Ajustar un modelo de regresión a los datos de entrenamiento #

Crearemos datos experimentales utilizando una combinación de funciones trigonométricas para generar datos con forma de onda.

# Datos de entrenamiento
X = np.linspace(-10, 10, 500)[:, np.newaxis]
noise = np.random.rand(X.shape[0]) * 10

# Variable objetivo
y = (
    (np.sin(X).ravel() + np.cos(4 * X).ravel()) * 10
    + 10
    + np.linspace(-10, 10, 500)
    + noise
)

# Crear el modelo de regresión
reg = GradientBoostingRegressor(
    n_estimators=50,
    learning_rate=0.5,
)
reg.fit(X, y)
y_pred = reg.predict(X)

# Evaluar el ajuste del modelo a los datos de entrenamiento
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.scatter(X, y, c="k", marker="x", label="Datos de entrenamiento")
plt.plot(X, y_pred, c="r", label="Predicción del modelo final", linewidth=1)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Evaluación del ajuste a los datos de entrenamiento")
plt.legend()
plt.show()

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Efecto de la función de pérdida en los resultados #

Vamos a observar cómo cambia el ajuste a los datos de entrenamiento al variar el parámetro loss entre las opciones: ["squared_error", "absolute_error", "huber", "quantile"]. Tanto absolute_error como huber aplican penalizaciones menos severas a los valores atípicos en comparación con el error cuadrático, lo que implica que no intentan ajustarse a estos valores atípicos de forma agresiva.

# Datos de entrenamiento
X = np.linspace(-10, 10, 500)[:, np.newaxis]

# Introducir valores atípicos
noise = np.random.rand(X.shape[0]) * 10
for i, ni in enumerate(noise):
    if i % 80 == 0:
        noise[i] = 70 + np.random.randint(-10, 10)

# Variable objetivo
y = (
    (np.sin(X).ravel() + np.cos(4 * X).ravel()) * 10
    + 10
    + np.linspace(-10, 10, 500)
    + noise
)

for loss in ["squared_error", "absolute_error", "huber", "quantile"]:
    # Crear el modelo de regresión
    reg = GradientBoostingRegressor(
        n_estimators=50,
        learning_rate=0.5,
        loss=loss,
    )
    reg.fit(X, y)
    y_pred = reg.predict(X)

    # Evaluar el ajuste del modelo a los datos de entrenamiento
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.scatter(X, y, c="k", marker="x", label="Datos de entrenamiento")
    plt.plot(X, y_pred, c="r", label="Predicción del modelo final", linewidth=1)
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("y")
    plt.title(f"Ajuste a los datos de entrenamiento, loss={loss}", fontsize=18)
    plt.legend()
    plt.show()

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Efecto del parámetro `n_estimators` en los resultados #

Se puede observar que al aumentar n_estimators hasta cierto punto, la mejora del modelo se estabiliza y deja de ser significativa.

from sklearn.metrics import mean_squared_error as MSE

# Datos de entrenamiento
X = np.linspace(-10, 10, 500)[:, np.newaxis]
noise = np.random.rand(X.shape[0]) * 10

# Variable objetivo
y = (
    (np.sin(X).ravel() + np.cos(4 * X).ravel()) * 10
    + 10
    + np.linspace(-10, 10, 500)
    + noise
)

# Cambiar n_estimators para crear diferentes modelos
n_estimators_list = [(i + 1) * 5 for i in range(20)]
mses = []
for n_estimators in n_estimators_list:
    # Crear el modelo de regresión
    reg = GradientBoostingRegressor(
        n_estimators=n_estimators,
        learning_rate=0.3,
    )
    reg.fit(X, y)
    y_pred = reg.predict(X)
    mses.append(MSE(y, y_pred))

# Graficar el Mean Squared Error al variar n_estimators
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(n_estimators_list, mses, "x")
plt.xlabel("n_estimators")
plt.ylabel("Error cuadrático medio (datos de entrenamiento)")
plt.title("Evaluación del ajuste a los datos de entrenamiento", fontsize=18)
plt.grid()
plt.show()

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Efecto del parámetro `learning_rate` en los resultados #

Si el valor de learning_rate es demasiado pequeño, el modelo no logra alcanzar una buena precisión. Por otro lado, si el valor es demasiado grande, el modelo no converge correctamente.

# Cambiar learning_rate para crear diferentes modelos
learning_rate_list = [np.round(0.1 * (i + 1), 1) for i in range(20)]
mses = []
for learning_rate in learning_rate_list:
    # Crear el modelo de regresión
    reg = GradientBoostingRegressor(
        n_estimators=30,
        learning_rate=learning_rate,
    )
    reg.fit(X, y)
    y_pred = reg.predict(X)
    mses.append(np.log(MSE(y, y_pred)))

# Graficar el log del Mean Squared Error al variar learning_rate
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt_index = [i for i in range(len(learning_rate_list))]
plt.plot(plt_index, mses, "x")
plt.xticks(plt_index, learning_rate_list, rotation=90)
plt.xlabel("learning_rate", fontsize=15)
plt.ylabel("log(Mean Squared Error) (datos de entrenamiento)", fontsize=15)
plt.title("Evaluación del ajuste a los datos de entrenamiento", fontsize=18)
plt.grid()
plt.show()

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