¿Qué significa "LASSO"?
Tabla de contenidos
LASSO, que significa Método de Reducción y Selección de la Menor Absoluta, es una técnica que se usa en estadísticas y aprendizaje automático. Ayuda a construir modelos que predicen resultados basados en varias características o variables.
¿Cómo Funciona LASSO?
La idea principal de LASSO es elegir las características más importantes mientras ignora las que son menos útiles. Lo hace aplicando una penalización al tamaño de los coeficientes, que son los números que muestran cuánto afecta cada característica a la predicción. Esta penalización hace que el modelo sea más simple y ayuda a evitar el sobreajuste, que es cuando un modelo aprende ruido en lugar del patrón real.
¿Por Qué Usar LASSO?
LASSO es especialmente útil cuando se trata con un montón de variables, sobre todo cuando algunas no son relevantes. Al reducir la complejidad del modelo, LASSO puede mejorar su rendimiento, haciéndolo más confiable para las predicciones.
Limitaciones de LASSO
Aunque LASSO es popular, tiene algunas debilidades. Por ejemplo, si hay demasiadas características correlacionadas, LASSO puede tener problemas para elegir las correctas. Esto significa que puede que no siempre dé los mejores resultados, especialmente en situaciones complejas.
Conclusión
En resumen, LASSO es una herramienta útil para hacer predicciones al seleccionar las variables más importantes en un conjunto de datos. Simplifica los modelos, pero los usuarios deben estar al tanto de sus limitaciones en ciertos escenarios.