Sobreajuste
El modelo memoriza los datos de entrenamiento y falla con datos nuevos.
Explicación completa
El sobreajuste aparece cuando el modelo es demasiado complejo o los datos escasos: acierta casi al 100% en entrenamiento y mucho menos en validación. Se combate con más datos, regularización y validación cruzada.
Ejemplo
Un clasificador con 99% en entrenamiento y 60% en producción.
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