Descripción: La compensación sesgo-varianza es un concepto fundamental en el aprendizaje automático y la estadística que describe el equilibrio entre dos tipos de errores que un modelo puede cometer al hacer predicciones. El sesgo se refiere al error introducido por suposiciones simplificadas en el modelo, lo que puede llevar a un subajuste, donde el modelo no captura la complejidad de los datos. Por otro lado, la varianza se refiere a la sensibilidad del modelo a las fluctuaciones en los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en un sobreajuste, donde el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. La clave para un modelo efectivo es encontrar un equilibrio adecuado entre sesgo y varianza, minimizando el error total. Este equilibrio es crucial en diversas aplicaciones de aprendizaje automático, ya que permite a los científicos de datos y a los ingenieros construir modelos más robustos y precisos, optimizando su rendimiento en tareas específicas.
