¿Qué significa "Regresión LASSO"?
Tabla de contenidos
La regresión LASSO es un método que se usa en estadísticas para ayudar a hacer predicciones y entender mejor los datos. Funciona buscando la mejor manera de ajustar una línea o curva a los puntos de datos mientras reduce el impacto de factores menos importantes.
Cómo Funciona
En la regresión LASSO, el modelo intenta minimizar los errores de predicción. Al mismo tiempo, también busca evitar que algunos factores tengan demasiada influencia. Esto se hace aplicando una penalización al tamaño de los factores. Si un factor no ayuda mucho a hacer predicciones precisas, LASSO puede reducir su efecto o incluso ignorarlo por completo.
Beneficios
Una de las principales ventajas de la regresión LASSO es que puede ayudar a crear modelos más simples al eliminar factores innecesarios. Esto facilita la interpretación de los resultados y entender cuáles son los factores que realmente importan al hacer predicciones.
Aplicaciones
La regresión LASSO se usa mucho en varios campos, como análisis deportivo, finanzas y marketing. Por ejemplo, en baloncesto, puede ayudar a analizar el rendimiento de los jugadores al centrarse en las estadísticas más relevantes, lo que lleva a mejores ideas sobre cómo cada jugador contribuye al éxito del equipo.