Descripción: La regresión logística con regularización L2 es un método estadístico utilizado en el aprendizaje automático para modelar la probabilidad de que una variable dependiente binaria tome un valor específico. Este enfoque combina la regresión logística, que se basa en la función sigmoide para predecir probabilidades, con la regularización L2, también conocida como Ridge Regression. La regularización L2 penaliza los coeficientes del modelo, lo que ayuda a evitar el sobreajuste al reducir la complejidad del modelo. Esto se logra añadiendo una penalización proporcional al cuadrado de la magnitud de los coeficientes a la función de costo que se minimiza durante el entrenamiento. Como resultado, se favorecen soluciones donde los coeficientes son más pequeños, lo que puede mejorar la generalización del modelo a nuevos datos. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde hay muchas características o variables independientes, ya que ayuda a identificar las más relevantes y a mitigar el impacto de las que son irrelevantes o redundantes. La regresión logística con regularización L2 es ampliamente utilizada en diversas aplicaciones, desde la clasificación de elementos hasta la predicción de eventos binarios en múltiples campos, donde se busca entender la relación entre múltiples factores y un resultado binario.
