La pregunta sobre el sobreajuste (overfitting) en modelos de machine learning es clave para aquellos que trabajan con conjuntos de datos pequeños o limitados.
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Para evitar el overfitting con datasets pequeños, recomiendo estas técnicas principales:
Cross-validacion: Usar K-fold cross-validation para validar el modelo con diferentes subconjuntos de datos.
Regularización: Aplicar L1 (Lasso) o L2 (Ridge) para penalizar la complejidad del modelo.
Simplificar el modelo: Reducir el número de características o usar modelos más simples.
Data augmentation: Generar datos sintéticos cuando sea posible.
Early stopping: Detener el entrenamiento cuando el error en validación comience a aumentar.
Dropout: En redes neuronales, usar dropout para reducir la dependencia entre neuronas.
También es crucial mantener un conjunto de test separado y no tocarlo hasta la evaluación final.
El sobreajuste ocurre cuando el modelo aprende demasiado bien las características del conjunto de entrenamiento, incluyendo el ruido o las fluctuaciones aleatorias, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos nuevos o no vistos.