Descripción: La ‘Sparsidad de Grupo’ es una técnica de regularización utilizada en el aprendizaje automático que busca promover la sparsidad en grupos de variables. Este enfoque es especialmente relevante en contextos donde las variables pueden ser agrupadas de manera natural, como en problemas de regresión o clasificación que involucran características relacionadas. La idea central es que, en lugar de seleccionar variables individuales, se fomenta la selección o exclusión de grupos enteros de variables, lo que puede resultar en modelos más interpretables y eficientes. La sparsidad de grupo se implementa comúnmente a través de métodos como el Lasso grupal, que extiende el concepto de regularización Lasso al considerar grupos de variables en lugar de variables individuales. Esto permite que el modelo no solo identifique qué grupos de variables son relevantes, sino que también mejora la estabilidad y la generalización del modelo al evitar el sobreajuste. En el ámbito del análisis de datos, esta técnica se ha vuelto cada vez más importante, ya que los datos a menudo contienen características que pueden ser agrupadas, como características extraídas de diferentes fuentes. La sparsidad de grupo, por lo tanto, no solo optimiza el rendimiento del modelo, sino que también facilita la interpretación de los resultados al resaltar las relaciones entre grupos de características.
