Descripción: Un modelo ajustado es un modelo estadístico que ha sido entrenado en un conjunto de datos específico para realizar predicciones o inferencias sobre nuevos datos. Este proceso de ajuste implica la calibración de los parámetros del modelo para que se adapten lo mejor posible a las características y patrones presentes en los datos de entrenamiento. Los modelos ajustados son fundamentales en el análisis predictivo, ya que permiten a los analistas y científicos de datos hacer estimaciones sobre eventos futuros basándose en la información histórica. La calidad de un modelo ajustado se evalúa a través de métricas como el error cuadrático medio o la precisión, que indican cuán bien el modelo se desempeña en comparación con los datos reales. Además, un modelo ajustado puede ser simple, como una regresión lineal, o complejo, como un modelo de aprendizaje automático, dependiendo de la naturaleza del problema y la cantidad de datos disponibles. La capacidad de un modelo ajustado para generalizar a nuevos datos es crucial, ya que un modelo que se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento puede resultar en un sobreajuste, lo que limita su utilidad en situaciones del mundo real. Por lo tanto, el proceso de ajuste y validación es esencial para garantizar que el modelo sea robusto y confiable en sus predicciones.
