Qué es el Underfitting

El underfitting es un concepto importante en el aprendizaje automático que se refiere al mal rendimiento de un modelo en los datos de entrenamiento, incapaz de capturar los patrones subyacentes de los datos.

Esta situación normalmente ocurre cuando el modelo es demasiado simple para expresar características complejas, lo que lleva a un mal rendimiento tanto en el conjunto de entrenamiento como en el de prueba.

Identificar el underfitting es crucial para la optimización del modelo. Si un modelo sufre de underfitting, significa que no puede aprender eficazmente las características de los datos.

Las causas comunes incluyen el uso de modelos excesivamente simples, características insuficientes y una pequeña cantidad de datos.

Un escenario típico de underfitting ocurre cuando se utiliza un modelo de regresión lineal para ajustar un conjunto de datos que claramente presenta una relación no lineal.

A medida que la tecnología de aprendizaje automático continúa evolucionando, están surgiendo nuevos algoritmos y arquitecturas de modelos para adaptarse mejor a las necesidades de aprendizaje de datos complejos.

Los modelos simples son computacionalmente eficientes y fáciles de interpretar, pero pueden llevar a un bajo rendimiento predictivo si no capturan características complejas.

Al abordar el underfitting, es esencial mantener la sensibilidad a la complejidad del modelo y evitar la simplificación excesiva que pueda degradar el rendimiento.