El aprendizaje automático consiste en entrenar modelos con un conjunto de datos, dejar que aprendan patrones y luego evaluarlos con datos no vistos. Dos parámetros clave que determinan el comportamiento de un modelo son el sesgo y la varianza.

Sesgo se refiere a la tendencia del modelo a ser demasiado simple. Un modelo con sesgo alto no captura patrones importantes y tendrá mal rendimiento tanto en los datos de entrenamiento como en datos nuevos. Varianza describe la sensibilidad del modelo a las fluctuaciones en los datos de entrenamiento. Un modelo con varianza alta se ajusta demasiado al ruido del conjunto de entrenamiento y falla al generalizar a datos no vistos.

Cuando la varianza es alta y el sesgo es bajo hablamos de sobreajuste. El modelo rinde muy bien con los datos de entrenamiento pero pierde precisión en el mundo real. Para mitigar el sobreajuste se pueden elegir solo las características relevantes, reducir la complejidad del modelo, aplicar regularización, usar validación cruzada y técnicas como ensamblado o reducción de dimensionalidad.

Por el contrario, cuando el sesgo es alto y la varianza baja el modelo sufre de subajuste. No captura la estructura subyacente de los datos. Las soluciones típicas son aumentar la complejidad del modelo, añadir más datos de entrenamiento, crear características más representativas o emplear modelos no lineales adecuados.

El modelo ideal tiene sesgo bajo para captar los patrones correctos y varianza baja para generalizar bien a nuevos datos. En la práctica se busca un equilibrio mediante ajuste de hiperparámetros, selección de características, técnicas de regularización y pruebas continuas con datos reales.

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