Xgboostアルゴリズムのパラメーターガンマは、過剰フィッティングを制御するために使用されるモデルの複雑さのコストのパラメーターです。ガンマ値が大きいほど、モデルは保守的です。つまり、分割が少なくなり、モデルの複雑さが減少します。これにより、モデルのパフォーマンスが低下する傾向があります。これは、目に見えないデータを正確に予測することができないためです。逆に、ガンマ値が小さくなると、より複雑なモデルにつながり、パフォーマンスが向上する可能性がありますが、過度に適合する傾向があります。
The parameter gamma in the XGBoost algorithm is a parameter for the cost of complexity of the model, which is used to control overfitting. The larger the gamma value, the more conservative the model is, meaning that it will make fewer splits and reduce the complexity of the model. This will tend to reduce the model's performance, as it will be less capable of accurately predicting unseen data. Conversely, a smaller gamma value will lead to a more complex model, which can result in better performance but is more prone to overfitting.