Sesgo y varianza

Sesgo y varianza es un concepto estadístico utilizado en programación informática, aprendizaje automático y campos relacionados. El concepto tiene su origen en el equilibrio entre sesgo y varianza, según el cual un algoritmo puede ajustarse para minimizar el error de predicción, es decir, la diferencia entre la predicción del modelo y el valor real. El sesgo indica el grado en que un algoritmo favorece una determinada clase o tipo de datos. Por otro lado, la varianza es una medida de cuánto pueden variar las predicciones de un algoritmo para distintos conjuntos de datos. El concepto de equilibrio entre sesgo y varianza se utiliza para optimizar la precisión de los modelos de predicción.

Un modelo con un sesgo elevado no será muy sensible a los nuevos datos. Se considera un problema de infraajuste, ya que el algoritmo no tiene en cuenta la complejidad necesaria para obtener mejores predicciones. Un sesgo alto conduce a un algoritmo que produce errores importantes de un conjunto de datos a otro, sin rendimientos importantes. Una varianza elevada puede subestimar la cantidad de datos necesarios y también sobreestimar el rendimiento de un modelo. Se considera un problema de sobreajuste, ya que el modelo intenta ajustarse demasiado a los datos y no consigue generalizar como se esperaba para un nuevo conjunto de datos.

En general, el objetivo es optimizar los parámetros para alcanzar un nivel adecuado de sesgo y varianza, de forma que el sesgo sea bajo y la varianza alta para obtener predicciones más precisas. Para ello, los científicos de datos suelen aplicar técnicas de regularización, como lasso o ridge, para evitar el sobreajuste y, al mismo tiempo, mantener bajo el sesgo.

Comprender el concepto de sesgo y varianza permite diseñar programas informáticos más eficaces y predecir con exactitud el resultado de los algoritmos de aprendizaje automático.