¿Cuáles son las causas del sobreajuste?

El sobreajuste (overfitting) ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, incluyendo el ruido y las fluctuaciones aleatorias, lo que empeora su capacidad para generalizar a nuevos datos.

Las principales causas del sobreajuste:

• Modelo demasiado complejo: gran cantidad de parámetros en relación con el volumen de datos.
• Falta de datos: pocos ejemplos para entrenar, lo que hace que el modelo memorice detalles.
• Ruido en los datos: presencia de errores o información irrelevante.
• Falta de regularización: ausencia de métodos que limiten la complejidad del modelo.
• Número excesivo de épocas de entrenamiento: el modelo se entrena durante demasiado tiempo, ajustándose a los datos de entrenamiento.

Para combatir el sobreajuste, se aplican técnicas de regularización, aumento del volumen de datos, detención temprana del entrenamiento y simplificación del modelo.