Descripción: La regularización de modelo es una técnica fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la estadística, utilizada para prevenir el sobreajuste, que ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido en lugar de patrones subyacentes. Esta técnica se implementa añadiendo una penalización a la función de pérdida del modelo, lo que restringe la complejidad del mismo. Existen diferentes métodos de regularización, siendo los más comunes L1 (Lasso) y L2 (Ridge). La regularización L1 promueve la sparsidad en los coeficientes del modelo, lo que puede resultar en un modelo más interpretable, mientras que la L2 tiende a distribuir la penalización de manera más uniforme entre todos los coeficientes. La elección de la técnica de regularización adecuada depende del tipo de datos y del problema específico que se esté abordando. En el contexto de la ciencia de datos, la regularización se convierte en una herramienta esencial para manejar grandes volúmenes de datos y mejorar la generalización de los modelos de aprendizaje automático, optimizando así su rendimiento en tareas de predicción y clasificación.
