Descripción: RidgeCV es un modelo de regresión que se utiliza en el ámbito del aprendizaje automático para abordar problemas de sobreajuste en modelos lineales. Su principal característica es la capacidad de ajustar automáticamente el parámetro de regularización mediante un proceso de validación cruzada. Esto significa que, en lugar de requerir que el usuario especifique manualmente el valor de regularización, RidgeCV evalúa diferentes valores y selecciona el que mejor se adapta a los datos. Este enfoque no solo mejora la precisión del modelo, sino que también simplifica el proceso de modelado, haciéndolo más accesible para aquellos que no son expertos en la materia. RidgeCV se basa en la técnica de regresión Ridge, que penaliza la magnitud de los coeficientes de regresión, ayudando a reducir la complejidad del modelo y a mejorar su generalización. Este método es especialmente útil en situaciones donde hay multicolinealidad entre las variables predictoras, ya que permite obtener estimaciones más estables y confiables. En resumen, RidgeCV combina la robustez de la regresión Ridge con la conveniencia de la validación cruzada, convirtiéndose en una herramienta valiosa para analistas de datos y científicos de datos que buscan construir modelos predictivos efectivos.
