Descripción: El Lasso Agrupado es una técnica de regularización que extiende el método Lasso, diseñado para manejar conjuntos de variables que están agrupadas. A diferencia del Lasso tradicional, que penaliza la suma de los valores absolutos de los coeficientes de las variables individuales, el Lasso Agrupado penaliza la suma de los valores absolutos de los coeficientes de grupos enteros de variables. Esto significa que si un grupo de variables está correlacionado, el modelo puede seleccionar o excluir todo el grupo en lugar de hacerlo de manera individual. Esta característica es especialmente útil en situaciones donde las variables están interrelacionadas, como en estudios genéticos o en análisis de datos de redes sociales. La técnica permite una mejor interpretación de los modelos, ya que evita la selección arbitraria de variables individuales que podrían no tener sentido sin su contexto grupal. Además, el Lasso Agrupado ayuda a mejorar la estabilidad y la generalización del modelo, reduciendo el riesgo de sobreajuste al proporcionar una forma más estructurada de regularización. En resumen, el Lasso Agrupado es una herramienta poderosa en el aprendizaje supervisado que permite una selección de variables más coherente y efectiva en contextos donde las variables están naturalmente agrupadas.
Historia: El concepto de Lasso Agrupado fue introducido por primera vez en un artículo de 2008 por el estadístico y matemático Hui Zou y el profesor Trevor Hastie. Este trabajo se centró en la necesidad de una técnica de regularización que pudiera manejar variables agrupadas, especialmente en el contexto de datos de alta dimensión. Desde entonces, ha sido objeto de estudio y aplicación en diversas áreas, incluyendo la biología, la economía y la ingeniería.
Usos: El Lasso Agrupado se utiliza principalmente en análisis de datos donde las variables están naturalmente agrupadas, como en estudios genéticos donde se analizan grupos de genes relacionados. También se aplica en el análisis de redes sociales, donde las variables pueden representar diferentes características de un mismo grupo. Además, es útil en modelos de regresión donde se desea evitar la selección de variables individuales que podrían no ser significativas sin su contexto grupal.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de Lasso Agrupado se encuentra en estudios de expresión genética, donde se agrupan genes que tienen funciones biológicas similares. Otro ejemplo es en el análisis de datos de encuestas, donde se pueden agrupar preguntas relacionadas para entender mejor las tendencias en las respuestas de los encuestados.
