Común
Regresión Ridge
La regresión Ridge (también llamada regresión cresta) es un método de estimación de los coeficientes de modelos de regresión múltiple en escenarios en los que las variables independientes están muy correlacionadas. Se ha utilizado en muchos campos, como la econometría, la química y la ingeniería. También conocido como regularización de Tíjonov, en honor a Andrey Tikhonov, es un método de regularización de problemas mal planteados. Es particularmente útil para mitigar el problema de la multicolinealidad en la regresión lineal, que se produce comúnmente en modelos con un gran número de parámetros. En general, el método proporciona una mayor eficiencia en los problemas de estimación de parámetros a cambio de una cantidad tolerable de sesgo (ver compensación sesgo-varianza). La teoría fue introducida por primera vez por Hoerl y Kennard en 1970 en sus artículos de Technometrics "Ridge regressions: biased estimation of nonorthogonal problems" y "Ridge regressions: applications in nonorthogonal…
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