Descripción: Camino Ridge es una representación visual que ilustra cómo los coeficientes de un modelo de regresión ridge cambian en función del parámetro de regularización. La regresión ridge es una técnica de aprendizaje automático utilizada para abordar problemas de multicolinealidad en modelos de regresión lineal, donde las variables independientes están altamente correlacionadas. Este método agrega una penalización a la suma de los cuadrados de los coeficientes, lo que ayuda a reducir la complejidad del modelo y a prevenir el sobreajuste. El camino ridge permite a los analistas observar cómo los coeficientes se ajustan a medida que se varía el parámetro de regularización, proporcionando una visión clara de la estabilidad y la importancia relativa de cada variable en el modelo. Esta visualización es crucial para la selección de modelos, ya que ayuda a identificar el punto óptimo de regularización que minimiza el error de predicción sin sacrificar la interpretabilidad del modelo. En resumen, el camino ridge es una herramienta valiosa en el campo del aprendizaje automático, facilitando la comprensión y la optimización de modelos de regresión complejos.
