El término «overfitting» en el aprendizaje automático se refiere a un problema que surge cuando un modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, lo que lleva a una reducción en su capacidad para generalizar bien en nuevos datos que no se han visto durante el proceso de entrenamiento.
En otras palabras, el modelo se adapta muy bien a las particularidades y el ruido 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 también se conoce como «sobreajuste«.
Consecuencias del sobreajuste
Los modelos sobreajustados suelen presentar una alta precisión en el conjunto de datos de entrenamiento, pero muestran una pobre precisión en nuevos datos, lo que se conoce como conjunto de prueba o conjunto de validación.
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.
Algunas señales que indican que un modelo puede estar sobreentrenado son:
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Gran variación en las métricas de rendimiento del modelo entre los conjuntos de datos de entrenamiento y de validación.
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Baja generalización del modelo cuando se utiliza en datos previamente no vistos.
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Complejidad excesiva en la estructura del modelo en comparación con la relación señal-ruido de los datos.
Las consecuencias del sobreajuste pueden ser muy negativas para el desempeño general de un modelo, ya que pierde la capacidad de predecir o clasificar de manera efectiva datos nuevos o inéditos. Por lo tanto, la detección y prevención del overfitting deben ser una parte integral del proceso de aprendizaje automático.
¿Cómo prevenir el sobreajuste?
Para prevenir el overfitting, se pueden emplear diversas estrategias:
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Usar técnicas de regularización: consisten en añadir una penalización a las pérdidas del modelo en función de la complejidad del modelo. Esto fomenta la simplicidad y reduce la capacidad del modelo para sobreajustarse a los datos de entrenamiento.
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Aumentar el tamaño del conjunto de datos: proporcionar al modelo más ejemplos en el conjunto de entrenamiento puede ayudar a minimizar el overfitting, ya que la probabilidad de que el modelo memorice las particularidades del conjunto de entrenamiento se reduce.
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Utilizar validación cruzada: consiste en dividir el conjunto de datos de entrenamiento en varios subconjuntos y entrenar el modelo en estos subconjuntos mientras se evalúa en el resto. Así, se puede obtener una estimación más precisa del rendimiento del modelo en datos desconocidos.
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Reducir la complejidad del modelo: simplificar la estructura del modelo, como disminuir el número de parámetros o la profundidad del modelo en árboles de decisión, puede ayudar a reducir el riesgo de overfitting.
La varianza y el overfitting en el sobreajuste
El concepto de overfitting está estrechamente relacionado con el concepto de «variance-bias trade-off» en el aprendizaje automático. La varianza y el sesgo son propiedades de un modelo que influyen en su rendimiento de predicción:
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El sesgo se refiere a la simplicidad del modelo y la capacidad de ignorar el ruido en los datos. Un modelo con un sesgo alto simplifica excesivamente la relación entre los datos de entrada y los datos de salida, lo que puede resultar en una mala predicción en conjuntos de datos de entrenamiento y de prueba.
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La varianza se refiere a la sensibilidad del modelo al ruido en los datos de entrenamiento. Un modelo con una alta varianza captura incluso el ruido en el conjunto de datos de entrenamiento, lo que lleva al overfitting.
Es importante encontrar un equilibrio óptimo entre el sesgo y la varianza, ya que ambos extremos pueden ser perjudiciales para el rendimiento del modelo. Un modelo con una alta varianza y un bajo sesgo se sobreajusta a los datos, mientras que un modelo con un bajo sesgo y una alta varianza sufre de sesgo y no se ajusta lo suficiente a los datos.
