Sobreajuste en el aprendizaje automático

La sobreadaptación en el aprendizaje automático es un término utilizado para describir una situación en la que un modelo de aprendizaje automático funciona bien con los datos de entrenamiento, pero no consigue generalizar con los nuevos datos. Ocurre cuando el modelo es demasiado complejo y tiene muchos parámetros, cada uno de los cuales se ajusta específicamente al conjunto de datos de entrenamiento. La sobreadaptación también puede producirse cuando el modelo es demasiado simple y no capta la estructura de los datos.

En general, el sobreajuste se produce cuando un modelo es demasiado complejo y aprende los patrones exactos o el ruido presente en los datos de entrenamiento. Tiene un efecto negativo en el rendimiento del modelo en datos fuera de muestra, ya que ha sido entrenado en un subconjunto limitado de datos y tiende a memorizar los patrones en lugar de generalizar a partir de ellos.

El sobreajuste en los modelos de aprendizaje automático suele deberse a una combinación de factores. Entre ellos se encuentran la falta de datos o el exceso de datos, una complejidad del modelo superior a la necesaria para explicar el comportamiento objetivo o demasiadas variables explicativas con información redundante.

Para evitar el sobreajuste, los datos de entrenamiento deben seleccionarse correctamente y debe construirse un modelo adecuado. Las técnicas más utilizadas para mejorar la precisión de la generalización incluyen métodos de regularización como la contracción, la selección de subconjuntos y las técnicas basadas en la parsimonia. Además, deben realizarse comprobaciones posteriores a la estimación para asegurarse de que el modelo no se ajusta en exceso. Por último, el uso de potentes técnicas de visualización de datos para ayudar a dilucidar la estructura de los datos y el modelo también puede reducir las posibilidades de sobreajuste.