Sobreajuste

El sobreajuste es un problema común en el aprendizaje automático que ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, capturando incluso el ruido o las irregularidades específicas de ese conjunto.

Esto resulta en un desempeño deficiente cuando el modelo se enfrenta a nuevos datos, ya que no generaliza correctamente fuera de su conjunto de entrenamiento.

El sobreajuste suele ser indicativo de un modelo demasiado complejo en relación con los datos disponibles, y puede surgir por exceso de parámetros, insuficiencia de datos o una capacitación prolongada.

Para prevenirlo, se utilizan técnicas como la regularización, la validación cruzada, el ajuste del tamaño del modelo, o el uso de un conjunto de validación para evaluar el rendimiento en datos no vistos.

Otras estrategias incluyen la recolección de más datos, la simplificación del modelo y la implementación de enfoques como el abandono (dropout) durante el entrenamiento.