Descripción: El alto sesgo se refiere a un modelo que hace suposiciones fuertes sobre los datos, lo que lleva a un subajuste. Este fenómeno ocurre cuando un modelo es demasiado simple para capturar la complejidad de los datos subyacentes, resultando en un rendimiento deficiente tanto en el conjunto de entrenamiento como en el de prueba. Los modelos con alto sesgo tienden a ignorar patrones relevantes, lo que puede llevar a una generalización inadecuada. Por ejemplo, un modelo lineal que intenta ajustar datos que siguen una relación cuadrática puede no ser capaz de capturar la verdadera naturaleza de la relación, lo que resulta en predicciones imprecisas. Las características principales del alto sesgo incluyen la incapacidad para aprender de los datos, una alta tasa de error en el entrenamiento y una falta de flexibilidad para adaptarse a nuevas informaciones. Este concepto es fundamental en el campo del aprendizaje automático, ya que resalta la importancia de encontrar un equilibrio entre la complejidad del modelo y la cantidad de datos disponibles. Un modelo con alto sesgo puede ser el resultado de una elección inapropiada de algoritmos, una selección inadecuada de características o una falta de datos suficientes para entrenar adecuadamente el modelo. En resumen, el alto sesgo es un desafío crítico en la evaluación de modelos, ya que puede limitar la capacidad de un sistema para hacer predicciones precisas y útiles.
