Comprender el control excesivo en el aprendizaje automático
Sobrecontrolado se refiere a una situación en la que el modelo es demasiado preciso y captura el ruido en los datos, lo que resulta en un rendimiento de generalización deficiente. En otras palabras, el modelo se está sobreajustando a los datos de entrenamiento y no se generaliza bien a datos nuevos e invisibles. En un modelo sobrecontrolado, los coeficientes de las características son demasiado grandes y el modelo es capaz de ajustarse al ruido en el datos exactamente, pero esta precisión tiene el costo de un rendimiento deficiente de la generalización. El modelo se vuelve demasiado especializado en los datos de entrenamiento y no logra capturar los patrones subyacentes en los datos. Para evitar el control excesivo, es importante utilizar técnicas de regularización apropiadas, como la regularización L1 o L2, para penalizar los coeficientes grandes y evitar el sobreajuste. Además, se pueden utilizar técnicas como la validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo con datos nuevos y evitar el sobreajuste.
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