Normas L1 composicionales en regresión logística penalizada

J. Saperas-Riera, G. Mateu-Figueras

Los métodos de regresión penalizada son herramientas clave cuando el número de variables explicativas es elevado o existe multicolinealidad. El LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), basado en la norma L1, destaca por su capacidad de contracción y selección de variables. En muchas aplicaciones, las variables explicativas son composiciones, vectores de componentes positivas con información puramente relativa. El análisis composicional, mediante coordenadas logratio, constituye el enfoque adecuado. En esta contribución se estudian y comparan tres normas L1 composicionales como términos de penalización en modelos logísticos: la norma L1-plr (logratios por pares), la L1-clr (norma euclidiana restringida al subespacio clr) y la L1-coda (inducida sobre el espacio muestral composicional). Se analiza cómo cada penalización influye en la contracción y selección de coeficientes mediante datos simulados y reales, adaptando además el gráfico lasso-path al contexto composicional.

Keywords: Geometria de Aitchison, norma L1, logistic LASSO

Multivariate Analysis
September 2, 2026  3:30 PM
Aula 24

F. J. Arteaga Moreno, A. González Cebrián, A. J. Ferrer Riquelme

C. Gandia Tortosa, M. J. Nueda Roldán, M. D. Molina Vila, S. García Ponsoda

J. Martín Arevalillo, H. Navarro Veguillas

L. Trapote Reglero, L. Á. García-Escudero, A. Mayo Íscar