Kannst du mir den Parameter Gamma im XGBoost-Algorithmus erklären? Welchen Einfluss hat er auf die Leistung des Modells?
Gamma ist ein Hyperparameter in XGBoost, der die Modellkomplexität steuert und Overfitting verhindert. Es ist ein nicht-negativer Wert, der beim Beschneiden des Baums verwendet wird.  

Beim Erstellen von Entscheidungsbäumen in XGBoost werden Zweige hinzugefügt, um die Daten aufzuteilen und Vorhersagen zu verbessern. Jede Aufteilung reduziert den Fehler, aber zu viele Zweige können zu Overfitting führen.  

Gamma bestraft die Anzahl der Aufteilungen in einem Baum. Beim Entscheiden, ob ein neuer Zweig hinzugefügt werden soll, berücksichtigt XGBoost sowohl die Verbesserung der Fehlerreduktion (Gain) als auch den Gamma-Wert. Wenn der Gain kleiner als Gamma ist, wird die Aufteilung nicht gemacht und der Baum wird beschnitten.

Pseudocode:
```
Für jeden Knoten im Baum:
   Gain = Fehlerreduktion durch Aufteilung des Knotens
   Wenn (Gain > Gamma): 
     Knoten aufteilen
   Sonst: 
     Knoten nicht aufteilen (beschneiden)
```

Ein höheres Gamma führt zu einem einfacheren Modell mit weniger Aufteilungen, während ein niedrigeres Gamma mehr Aufteilungen und ein komplexeres Modell ermöglicht. Die Wahl des Gamma-Werts ist wichtig, da ein zu hoher Wert zu Underfitting führen kann und ein zu niedriger Wert zu Overfitting. Die optimale Gamma-Einstellung sollte mit Kreuzvalidierung ermittelt werden.

Kurz gesagt, Gamma steuert den Kompromiss zwischen Fehlerreduktion und Modellkomplexität im XGBoost-Baumbeschneidungsprozess. Eine angemessene Anpassung von Gamma ist entscheidend, um die beste Modellanpassung zu erreichen.

Codeausschnitt (in Python): 
```python
 xgb_reg = XGBRegressor(gamma=0.1, n_estimators=100)
 xgb_reg.fit(X_train, y_train)
```

Damit wird ein XGBoost-Modell mit einem Gamma von 0.1 und 100 Entscheidungsbäumen erstellt.