Variance-Bias Tradeoff

Concepto fundamental en el aprendizaje automático que describe el equilibrio entre la capacidad de un modelo para ajustarse a los datos y su capacidad para generalizar a nuevos datos. La varianza se refiere a la sensibilidad del modelo a pequeñas variaciones en los datos de entrenamiento, mientras que el sesgo se refiere a la tendencia del modelo a hacer suposiciones simplificadas sobre los datos. En general, existe un compromiso entre reducir la varianza y reducir el sesgo, y encontrar el equilibrio correcto es crucial para el rendimiento del modelo.