¿Qué es el sobreajuste?
Fenómeno en el que un modelo de aprendizaje automático funciona bien con los datos de entrenamiento, pero no consigue generalizar eficazmente a datos no vistos. Esto suele ocurrir cuando el modelo se vuelve demasiado específico para los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de aprender patrones más amplios.
