Descripción: Los modelos no lineales son modelos que no asumen una relación lineal entre las variables de entrada y salida. Esto significa que la relación entre las variables puede ser más compleja y no se puede representar adecuadamente mediante una simple línea recta. Estos modelos son capaces de capturar patrones y comportamientos en los datos que son intrínsecamente no lineales, lo que los hace especialmente útiles en una variedad de aplicaciones donde las relaciones son más complicadas. Los modelos no lineales pueden incluir técnicas como árboles de decisión, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial con núcleos no lineales. Una de las características más destacadas de estos modelos es su flexibilidad, ya que pueden adaptarse a diferentes formas de datos y estructuras subyacentes. Sin embargo, esta flexibilidad también puede llevar a un mayor riesgo de sobreajuste, donde el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. Por lo tanto, es crucial aplicar técnicas de validación y regularización al utilizar modelos no lineales para asegurar que se mantenga un equilibrio entre la complejidad del modelo y su capacidad para generalizar a nuevos datos.
