Fundamentos de machine learning · Evaluación de modelos

Equilibrio sesgo-varianza

Un modelo demasiado simple tiene sesgo alto (subajusta); uno demasiado flexible tiene varianza alta (sobreajusta), y no se pueden minimizar ambos a la vez.

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Aprende antes

• Regresión lineal: Ajustar una línea recta (o hiperplano) a los datos para predecir un número continuo.

Lleva a

• Sobreajuste y subajuste: Un modelo que memoriza los datos de entrenamiento en lugar de aprender el patrón (sobreajuste), o uno demasiado débil para siquiera aprenderlo (subajuste).

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