¿Qué métodos existen para combatir el sobreajuste y cómo funcionan?

El sobreajuste (overfitting) ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, perdiendo la capacidad de generalizar a nuevos datos. Métodos para combatir el sobreajuste:

• Regularización — añadir una penalización a la función de pérdida por la complejidad del modelo. Por ejemplo, las regularizaciones L1 (Lasso) y L2 (Ridge) reducen los pesos de los parámetros, evitando que el modelo sea demasiado complejo.

• Detención temprana — detener el entrenamiento cuando el error en el conjunto de validación empieza a aumentar.

• Validación cruzada — ayuda a evaluar la capacidad de generalización del modelo y a seleccionar los hiperparámetros óptimos.

• Aumento de datos (Data augmentation) — crear ejemplos de entrenamiento adicionales para aumentar la diversidad de los datos.

• Dropout (para redes neuronales) — apagar aleatoriamente algunos neuronas durante el entrenamiento, lo que reduce la dependencia de características específicas.

• Reducir la complejidad del modelo — elegir un modelo más simple con menos parámetros.

Ejemplo de regularización L2 en la función de pérdida:

( Loss = Loss_{original} + \lambda \sum w_i^2 )

donde ( \lambda ) es el coeficiente de regularización, ( w_i ) son los pesos del modelo.