Descripción: La regresión logística con regularización es una técnica de aprendizaje automático que combina la regresión logística, utilizada para problemas de clasificación binaria, con métodos de regularización para mejorar la generalización del modelo. La regresión logística, en su forma básica, estima la probabilidad de que una instancia pertenezca a una clase específica mediante una función sigmoide. Sin embargo, en conjuntos de datos complejos o con muchas características, es común que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento, un fenómeno conocido como sobreajuste. Para mitigar este problema, se incorporan técnicas de regularización, como L1 (Lasso) y L2 (Ridge), que penalizan la magnitud de los coeficientes del modelo. Esto no solo ayuda a reducir la varianza del modelo, sino que también puede llevar a una selección automática de características, eliminando aquellas que no aportan valor significativo. La regularización permite que el modelo mantenga su capacidad predictiva en datos no vistos, lo que es crucial en aplicaciones del mundo real donde la precisión es fundamental. En resumen, la regresión logística con regularización es una herramienta poderosa en el arsenal del aprendizaje automático, proporcionando un equilibrio entre la complejidad del modelo y su capacidad para generalizar a nuevos datos.
