El sobreajuste, o overfitting en inglés, es un término utilizado en aprendizaje automático para describir un modelo que ha sido demasiado ajustado a los datos de entrenamiento, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos nuevos o no vistos. Es decir, el modelo se ha aprendido los datos de entrenamiento "de memoria", en lugar de capturar las relaciones subyacentes en los datos. Esto puede ocurrir cuando el modelo es demasiado complejo o se entrena durante demasiado tiempo, lo que lleva a una mayor capacidad del modelo para ajustarse a los datos de entrenamiento en lugar de generalizar a nuevos datos. Los métodos para evitar el sobreajuste incluyen la validación cruzada, la reducción de la complejidad del modelo y la adición de regularización.
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