¿A qué se refiere el sobreajuste: a sesgo o a varianza?

El sobreajuste (overfitting) se refiere a un problema de alta varianza del modelo. Es una situación en la que el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, incluyendo el ruido y las fluctuaciones aleatorias, lo que conduce a una mala capacidad de generalización en nuevos datos.

En términos de sesgo y varianza:

• Sesgo (bias) — error debido a un modelo demasiado simple que no puede describir bien los datos.
• Varianza (variance) — error debido a un modelo demasiado complejo que se ajusta al ruido.

El sobreajuste está relacionado con una alta varianza, no con el sesgo.