Descripción: La restricción de esparcidad es una técnica utilizada en la optimización de modelos estadísticos y de aprendizaje automático que impone limitaciones a los valores que pueden asumir ciertos parámetros en un modelo. Su objetivo principal es fomentar soluciones escasas, es decir, aquellas que utilizan un número reducido de características o variables significativas. Esta restricción es especialmente relevante en contextos donde se busca simplificar modelos complejos, mejorar la interpretabilidad y reducir el riesgo de sobreajuste. Al limitar la cantidad de parámetros activos, se promueve la selección de las características más relevantes, lo que puede resultar en un mejor rendimiento del modelo en datos no vistos. La restricción de esparcidad se puede implementar a través de técnicas como la regularización L1, que penaliza la magnitud de los coeficientes de los parámetros, llevando a muchos de ellos a ser exactamente cero. Esto no solo ayuda a identificar las variables más influyentes, sino que también optimiza el uso de recursos computacionales al reducir la complejidad del modelo. En resumen, la restricción de esparcidad es una herramienta poderosa en la optimización de modelos, que busca equilibrar la precisión del modelo con su simplicidad y eficiencia.
