Descripción: Un Modelo Lineal Local es un enfoque en el aprendizaje automático que se utiliza para realizar regresiones ajustadas a subconjuntos específicos de datos. A diferencia de los modelos lineales globales, que intentan capturar la relación entre las variables en todo el conjunto de datos, los modelos lineales locales se centran en un área particular del espacio de características. Esto permite que el modelo se adapte mejor a la variabilidad local de los datos, lo que puede ser especialmente útil en situaciones donde la relación entre las variables no es uniforme. Estos modelos son particularmente efectivos en contextos donde los datos presentan patrones no lineales o heterogeneidad, ya que pueden capturar la complejidad de la relación en diferentes regiones del espacio de características. La técnica más comúnmente asociada con los modelos lineales locales es el método de regresión local, que incluye algoritmos como LOESS (Locally Estimated Scatterplot Smoothing) y LOWESS (Locally Weighted Scatterplot Smoothing). Estos métodos utilizan una ventana de suavizado para determinar qué puntos de datos son relevantes para la predicción en un punto específico, ponderando más los puntos cercanos y menos los lejanos. Esta capacidad de adaptación local hace que los modelos lineales locales sean herramientas valiosas en el análisis de datos, permitiendo a los investigadores y analistas obtener insights más precisos y significativos de conjuntos de datos complejos.
