Descripción: La pérdida de Huber es una función de pérdida utilizada en el ámbito de la regresión robusta, diseñada para ser menos sensible a los valores atípicos en comparación con la pérdida cuadrática tradicional. Esta función combina las características de la pérdida cuadrática y la pérdida absoluta, lo que la hace especialmente útil en situaciones donde los datos pueden contener outliers que podrían distorsionar el modelo de regresión. La pérdida de Huber se define mediante un parámetro de umbral que determina cuándo se debe aplicar la pérdida cuadrática y cuándo se debe aplicar la pérdida absoluta. Para errores menores que este umbral, se utiliza la pérdida cuadrática, lo que permite un ajuste más fino del modelo; mientras que para errores mayores, se utiliza la pérdida absoluta, que es más robusta frente a los outliers. Esta dualidad permite que la pérdida de Huber mantenga la eficiencia en la estimación de parámetros, al tiempo que protege el modelo de influencias desproporcionadas de valores extremos. En resumen, la pérdida de Huber es una herramienta valiosa en el análisis de datos, especialmente en contextos donde la integridad de los datos puede verse comprometida por la presencia de valores atípicos, ofreciendo un equilibrio entre sensibilidad y robustez en la modelización de relaciones complejas.
