Descripción: El clasificador Ridge es un modelo de aprendizaje automático que aplica la técnica de regresión ridge al problema de clasificación. Esta técnica se basa en la regularización, que es un método utilizado para prevenir el sobreajuste en modelos estadísticos. En el contexto de la clasificación, el clasificador Ridge busca encontrar un equilibrio entre la complejidad del modelo y su capacidad para generalizar a nuevos datos. Esto se logra añadiendo un término de penalización a la función de costo, que es proporcional al cuadrado de la magnitud de los coeficientes del modelo. Como resultado, los coeficientes tienden a ser más pequeños, lo que reduce la varianza del modelo y mejora su rendimiento en datos no vistos. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde hay muchas características o variables, ya que ayuda a manejar la multicolinealidad y a seleccionar características relevantes. El clasificador Ridge es conocido por su simplicidad y eficacia, y es una opción popular en problemas de clasificación lineal, donde se busca una frontera de decisión clara entre diferentes clases. Su capacidad para manejar datos ruidosos y su robustez lo convierten en una herramienta valiosa en el ámbito del aprendizaje automático.
