Lasso Regression (Regresión Lasso)

Variante de la regresión lineal que utiliza la regularización L1 para penalizar los coeficientes de las variables independientes en el modelo.

Incorpora un término de penalización al algoritmo de minimización de la suma de los errores residuales, reduciendo algunos coeficientes a exactamente cero.

Es utilizada para la selección de características, ya que elimina automáticamente aquellas que no aportan valor predictivo significativo al modelo.

El parámetro de regularización controla la magnitud de la penalización y debe ajustarse cuidadosamente para equilibrar la complejidad del modelo y su capacidad de generalización.

Muy utilizada en problemas de sobreajuste y alta dimensionalidad al proporcionar modelos más simples y robustos.