Descripción: El error de generalización se refiere a la discrepancia entre el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático en los datos de entrenamiento y su rendimiento en datos no vistos. En términos simples, es la diferencia entre el error de predicción observado en el conjunto de entrenamiento y el error de predicción observado en un conjunto de datos que el modelo no ha encontrado previamente. Este concepto es crucial en el ámbito del aprendizaje automático, ya que un modelo que se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento puede tener un bajo error en esos datos, pero un alto error en datos nuevos, lo que indica que no ha generalizado bien. La generalización es esencial para que un modelo sea útil en aplicaciones del mundo real, donde se espera que realice predicciones precisas sobre datos que no ha visto antes. Un buen modelo debe equilibrar la complejidad y la capacidad de generalización, evitando tanto el sobreajuste (overfitting) como el subajuste (underfitting). La evaluación del error de generalización se realiza comúnmente a través de técnicas como la validación cruzada, que permite estimar cómo se comportará el modelo en datos no vistos al dividir el conjunto de datos en múltiples subconjuntos y entrenar y evaluar el modelo en diferentes combinaciones de estos. En resumen, el error de generalización es un indicador clave de la eficacia de un modelo de aprendizaje automático y su capacidad para realizar predicciones precisas en situaciones del mundo real.
