Descripción: ElasticNet es un modelo de regresión lineal que combina la regularización L1 y L2, lo que permite abordar problemas de multicolinealidad y seleccionar características de manera efectiva. La regularización L1, también conocida como Lasso, tiende a reducir algunos coeficientes a cero, lo que facilita la selección de variables, mientras que la regularización L2, o Ridge, penaliza los coeficientes grandes, ayudando a estabilizar la solución. ElasticNet se convierte en una herramienta poderosa en situaciones donde hay muchas variables correlacionadas, ya que combina lo mejor de ambos métodos. Este enfoque no solo mejora la precisión del modelo, sino que también proporciona una mayor interpretabilidad al reducir el número de variables relevantes. ElasticNet se define mediante un parámetro de mezcla que controla la proporción de L1 y L2 en la regularización, permitiendo a los usuarios ajustar el modelo según las características específicas de sus datos. Su flexibilidad y eficacia lo han convertido en una opción popular en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en problemas de regresión donde la selección de características es crucial para el rendimiento del modelo.
Historia: ElasticNet fue introducido en 2005 por Hui Zou y Trevor Hastie en un artículo titulado ‘Regularization and Variable Selection via the Elastic Net’. Este enfoque surgió como una respuesta a las limitaciones de los métodos de regularización Lasso y Ridge, especialmente en contextos donde las variables eran altamente correlacionadas. Desde su introducción, ElasticNet ha sido ampliamente adoptado en diversas aplicaciones de aprendizaje automático y estadística, convirtiéndose en una técnica estándar en la selección de características y modelado predictivo.
Usos: ElasticNet se utiliza principalmente en problemas de regresión donde la multicolinealidad es un desafío, así como en la selección de características en conjuntos de datos de alta dimensión. Es especialmente útil en campos como la bioinformática, la economía y la ingeniería, donde los modelos a menudo deben manejar un gran número de variables y relaciones complejas entre ellas.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de ElasticNet se encuentra en la predicción de la expresión génica, donde se dispone de miles de variables (genes) y se busca identificar cuáles son las más relevantes para predecir una enfermedad. Otro caso es en la modelización de precios de viviendas, donde múltiples características (tamaño, ubicación, número de habitaciones) pueden estar correlacionadas entre sí.
