Descripción: La regresión logística con regularización L1 es un enfoque en el aprendizaje automático que combina la regresión logística, una técnica utilizada para modelar la probabilidad de que una variable dependiente binaria ocurra, con la regularización L1, también conocida como Lasso. Esta técnica busca minimizar la función de pérdida de la regresión logística, al mismo tiempo que aplica una penalización a la suma de los valores absolutos de los coeficientes del modelo. El objetivo principal de la regularización L1 es fomentar la escasez en el modelo, lo que significa que algunos coeficientes se reducen a cero, eliminando así características irrelevantes y mejorando la interpretabilidad del modelo. Esta propiedad es especialmente útil en situaciones donde se dispone de un gran número de características, ya que ayuda a prevenir el sobreajuste y a simplificar el modelo. La regresión logística con regularización L1 es ampliamente utilizada en problemas de clasificación, donde se busca identificar la clase a la que pertenece una observación basándose en sus características. Su capacidad para realizar selección de características de manera automática la convierte en una herramienta valiosa en el análisis de datos y en la construcción de modelos predictivos eficaces.
