Modelos No Paramétricos

Los modelos no paramétricos son enfoques de aprendizaje automático que no hacen suposiciones explícitas sobre la forma de la función subyacente que relaciona las variables de entrada con las de salida.

A diferencia de los modelos paramétricos, no tienen un número fijo de parámetros previamente determinado, lo que les permite adaptarse a datos más complejos y diversos.

Su flexibilidad les hace útiles en situaciones donde no se conoce la estructura de los datos, aunque a menudo requieren mayores volúmenes de datos para entrenarse de manera efectiva.

Ejemplos comunes incluyen los k-vecinos más cercanos (k-NN), los árboles de decisión y los métodos de kernel, como las máquinas de soporte vectorial (SVM).

Estos modelos pueden ser más computacionalmente costosos y difíciles de interpretar, pero son ideales para problemas en los que la complejidad de los datos supera las capacidades de los modelos paramétricos.