{"id":3500,"date":"2025-10-05T00:00:00","date_gmt":"2025-10-04T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/overfitting\/"},"modified":"2025-10-07T15:00:09","modified_gmt":"2025-10-07T13:00:09","slug":"overfitting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/en\/overfitting","title":{"rendered":"Overfitting"},"content":{"rendered":"

El t\u00e9rmino \u00aboverfitting<\/strong>\u00bb en el aprendizaje autom\u00e1tico se refiere a un problema que surge cuando un modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento<\/strong>, lo que lleva a una reducci\u00f3n en su capacidad para generalizar bien en nuevos datos que no se han visto durante el proceso de entrenamiento.  <\/p>\n

En otras palabras, el modelo se adapta muy bien a las particularidades<\/strong> and the ruido<\/strong> presentes en el conjunto de datos de entrenamiento, pero pierde la capacidad de identificar patrones significativos que puedan aplicarse a datos previamente no vistos. Este concepto tambi\u00e9n se conoce como \u00absobreajuste<\/strong>\u00ab. <\/p>\n

Consecuencias del sobreajuste<\/h2>\n

The modelos sobreajustados<\/strong> suelen presentar una alta precisi\u00f3n en el conjunto de datos de entrenamiento, pero muestran una pobre precisi\u00f3n en nuevos datos, lo que se conoce como conjunto de prueba o conjunto de validaci\u00f3n.  <\/p>\n

El overfitting ocurre debido a que el modelo intenta encontrar reglas generales en la muestra de entrenamiento que, en realidad, no existen y, en cambio, encuentra estructuras y patrones en el ruido de la muestra de entrenamiento<\/strong>. <\/p>\n

Algunas se\u00f1ales<\/strong> que indican que un modelo puede estar sobreentrenado son: <\/p>\n