Insuficiente

Infraajuste es un término utilizado en el aprendizaje automático y la informática para describir un modelo demasiado simplista para reflejar con precisión los datos subyacentes. En el aprendizaje automático, un modelo infraajustado es aquel que tiene una precisión predictiva insuficiente y es incapaz de identificar con precisión patrones en los datos.

La inadaptación es un problema común tanto en el aprendizaje supervisado como en el no supervisado. En el aprendizaje supervisado, la inadaptación se produce cuando un modelo utiliza muy pocas características para predecir con precisión basándose en los datos de entrenamiento. El resultado es un modelo con poca precisión predictiva tanto en los datos de entrenamiento como en los nuevos datos. En cambio, el problema opuesto, la sobreexplicación, se produce cuando un modelo utiliza demasiadas características para explicar los datos.

En el aprendizaje no supervisado, la inadaptación se produce cuando un modelo es incapaz de identificar la estructura subyacente de los datos. Esto puede ocurrir cuando el modelo es demasiado simple, tiene muy pocos parámetros o es incapaz de generar los puntos de datos necesarios para ajustarse correctamente a los datos.

La inadaptación se produce cuando hay muy pocos datos, muy pocas características, un modelo demasiado simple o muy pocos parámetros. Es importante evitar el infraajuste cuando se construye un modelo predictivo, ya que puede dar lugar a una precisión de predicción deficiente. La mejor forma de evitar la inadaptación es utilizar un modelo que pueda detectar con precisión patrones en los datos y que tenga suficientes características para realizar predicciones precisas. Esto puede hacerse utilizando más variables, más puntos de datos, capas adicionales en el modelo o una arquitectura de modelo más compleja. Además, las técnicas de regularización también pueden ayudar a reducir el efecto de la inadaptación.