Descripción: Lasso por Grupos es una técnica de regularización que extiende el método Lasso, diseñado para manejar situaciones en las que las variables están agrupadas. A diferencia del Lasso tradicional, que penaliza la suma de los valores absolutos de los coeficientes de las variables individuales, Lasso por Grupos penaliza la suma de los valores absolutos de los coeficientes de grupos enteros de variables. Esto significa que si un grupo de variables es relevante para el modelo, todas ellas serán seleccionadas o descartadas juntas, en lugar de permitir que algunas sean seleccionadas y otras no. Esta característica es especialmente útil en contextos donde las variables están interrelacionadas, como en estudios de datos complejos o en análisis de datos vinculados. La técnica no solo mejora la interpretabilidad del modelo, sino que también ayuda a evitar el sobreajuste al reducir la complejidad del modelo. Además, Lasso por Grupos se puede aplicar en diversas áreas, incluyendo inferencia estadística, procesamiento de datos en dispositivos locales y automatización de la selección y ajuste de modelos. En el ámbito de modelos multimodales, esta técnica permite integrar diferentes tipos de datos y características de manera coherente, facilitando la creación de modelos más robustos y precisos.
