Descripción: Un modelo inestable es aquel que produce resultados variables y a menudo impredecibles con pequeños cambios en las entradas. Esta característica puede ser problemática, especialmente en el contexto de la optimización de hiperparámetros, donde se busca maximizar el rendimiento de un modelo a través de ajustes finos. La inestabilidad puede surgir de diversas fuentes, como la complejidad del modelo, la sensibilidad a los datos de entrenamiento o la presencia de ruido en las entradas. Un modelo inestable puede llevar a resultados que no son generalizables, lo que significa que su rendimiento puede variar significativamente entre diferentes conjuntos de datos o incluso entre diferentes ejecuciones del mismo conjunto de datos. Esto puede dificultar la interpretación de los resultados y la confianza en las predicciones del modelo. En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la inestabilidad puede ser un indicador de sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad para generalizar a nuevos datos. Por lo tanto, es crucial identificar y mitigar la inestabilidad en los modelos para asegurar que sean robustos y confiables en aplicaciones tecnológicas.
