Descripción: El Modelo Generativo Lineal es un enfoque estadístico que se utiliza para modelar la relación entre variables de entrada y salida asumiendo que esta relación es lineal. En este tipo de modelos, se busca aprender una función que pueda predecir la variable de salida a partir de las variables de entrada, utilizando una combinación lineal de estas últimas. Este modelo se basa en la premisa de que los datos pueden ser representados como una suma de componentes lineales más un término de error. Una de las características más destacadas de los modelos generativos lineales es su capacidad para capturar la estructura subyacente de los datos, lo que permite no solo realizar predicciones, sino también entender mejor las relaciones entre las variables. Además, estos modelos son relativamente simples de interpretar y pueden ser entrenados de manera eficiente, lo que los hace populares en diversas aplicaciones estadísticas y de análisis de datos. Sin embargo, su principal limitación radica en la suposición de linealidad, lo que puede llevar a un rendimiento deficiente en situaciones donde las relaciones entre las variables son más complejas. A pesar de esto, los modelos generativos lineales siguen siendo una herramienta fundamental en el análisis de datos y la estadística, proporcionando una base sólida para el desarrollo de modelos más complejos.
