Descripción: La Longitud Mínima de Descripción es un principio fundamental en la teoría de la información que establece que el modelo más eficiente es aquel que minimiza la longitud total de la descripción de los datos y del propio modelo. Este concepto se basa en la idea de que un modelo que logra representar los datos de manera concisa y precisa es preferible a uno que sea más complejo y extenso. En el contexto del aprendizaje automático y la estadística, este principio se traduce en la búsqueda de modelos que no solo se ajusten bien a los datos, sino que también sean lo suficientemente simples como para evitar el sobreajuste. La longitud de la descripción se refiere a la cantidad de información necesaria para describir un conjunto de datos y el modelo que se utiliza para interpretarlos. Por lo tanto, un modelo que logra una buena compresión de los datos, manteniendo su capacidad predictiva, es considerado óptimo. Este principio se aplica en diversas áreas, incluyendo la optimización de hiperparámetros, el aprendizaje supervisado y no supervisado, así como en la minería de datos y el procesamiento de información, donde la simplicidad y la eficacia son cruciales para el rendimiento del modelo.
