Poda

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere al proceso de reducir o simplificar el modelo mediante la eliminación de partes innecesarias o redundantes, como parámetros, nodos o ramas en un árbol de decisión.

Este procedimiento tiene como objetivo mejorar la eficiencia de los modelos, reducir el riesgo de sobreajuste y aumentar su capacidad de generalización frente a datos nuevos o no vistos.

Existen diferentes técnicas para llevar a cabo este concepto, como el "poda preventiva" y "poda por validación", que integran enfoques durante o después del entrenamiento del modelo para garantizar mayor optimización.