Descripción: La alta varianza se refiere a un modelo de aprendizaje automático que es excesivamente complejo y, por lo tanto, es capaz de capturar no solo las tendencias subyacentes en los datos de entrenamiento, sino también el ruido y las fluctuaciones aleatorias. Esto resulta en un fenómeno conocido como sobreajuste, donde el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de generalización a nuevos datos. Los modelos con alta varianza tienden a mostrar un rendimiento excepcional en el conjunto de entrenamiento, pero su desempeño se degrada significativamente cuando se evalúan en un conjunto de datos de prueba. Las características principales de la alta varianza incluyen la complejidad del modelo, la sensibilidad a pequeñas variaciones en los datos y la incapacidad para generalizar. Este fenómeno es especialmente común en modelos de alta capacidad, como árboles de decisión profundos o redes neuronales con muchas capas. La alta varianza es un desafío crítico en la evaluación de modelos, ya que puede llevar a decisiones erróneas en la implementación de modelos en aplicaciones del mundo real. Para mitigar la alta varianza, se pueden emplear técnicas como la regularización, la reducción de la complejidad del modelo o el uso de métodos de validación cruzada para asegurar que el modelo se mantenga robusto y generalizable.
