DETECCIÓN DE SOBREAJUSTE

El sobreajuste es uno de los mayores desafíos en el aprendizaje automático, y su detección temprana es clave para crear modelos efectivos y generalizables. Este libro ofrece un análisis profundo de las técnicas más avanzadas para identificar y mitigar el sobreajuste en modelos de regresión, clasificación y aprendizaje profundo. A lo largo de sus capítulos, se exploran métodos de validación cruzada, regularización, reducción de dimensionalidad y selección de características. Además, se discuten herramientas prácticas como curvas de aprendizaje, optimización de hiperparámetros y pruebas de generalización. Una guía esencial para quienes buscan mejorar la precisión y robustez de sus modelos predictivos.

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