Descripción: La regularización L1, también conocida como regularización Lasso, es una técnica utilizada en el aprendizaje automático y la estadística para prevenir el sobreajuste en modelos de predicción. Esta técnica agrega una penalización a la función de pérdida que es proporcional al valor absoluto de la magnitud de los coeficientes del modelo. Esto significa que, a medida que se entrena el modelo, se busca minimizar no solo el error de predicción, sino también la suma de los valores absolutos de los coeficientes. Como resultado, la regularización L1 puede llevar a que algunos coeficientes se reduzcan a cero, lo que implica que ciertas características del conjunto de datos pueden ser eliminadas del modelo. Esta propiedad de selección de características es especialmente útil en situaciones donde se dispone de un gran número de variables, permitiendo que el modelo sea más interpretable y eficiente. La regularización L1 es ampliamente utilizada en diversas aplicaciones de aprendizaje automático, incluyendo modelos de regresión y clasificación, donde la simplicidad y la interpretabilidad del modelo son cruciales. En el contexto de bibliotecas de aprendizaje automático, la implementación de la regularización L1 es sencilla y se puede aplicar a diferentes tipos de modelos, mejorando así la generalización del modelo a nuevos datos.
