Descripción: Un parámetro de regularización es una herramienta fundamental en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en el contexto de la modelización estadística, que se utiliza para prevenir el sobreajuste de los modelos. El sobreajuste ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido y patrones irrelevantes, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos no vistos. Para mitigar este problema, se introduce una penalización por complejidad en el modelo durante el proceso de entrenamiento. Esta penalización se puede implementar de diversas maneras, como a través de técnicas de regularización L1 (Lasso) y L2 (Ridge), que añaden un término al costo del modelo que penaliza los coeficientes de las características. De esta forma, se busca encontrar un equilibrio entre la precisión del modelo y su complejidad, favoreciendo soluciones más simples que generalicen mejor a nuevos datos. La regularización no solo mejora la robustez del modelo, sino que también puede ayudar a identificar características relevantes al reducir el impacto de aquellas que son menos significativas. En el contexto del aprendizaje automático, donde se automatizan procesos de selección y ajuste de modelos, la regularización se convierte en un componente esencial para optimizar el rendimiento y la eficiencia de los modelos generados.
