Descripción: El sesgo inductivo se refiere a las suposiciones que un algoritmo de aprendizaje automático hace para predecir salidas para entradas que no ha encontrado previamente. Este concepto es fundamental en el aprendizaje automático, donde se entrena a un modelo con un conjunto de datos etiquetados para que pueda generalizar y hacer predicciones sobre datos no vistos. El sesgo inductivo permite que el modelo simplifique la complejidad del espacio de entrada, facilitando la identificación de patrones y relaciones en los datos. Sin embargo, este sesgo también puede llevar a errores si las suposiciones realizadas son incorrectas o si los datos de entrenamiento no son representativos del problema real. Por lo tanto, el sesgo inductivo es un equilibrio delicado entre la capacidad de generalización del modelo y la precisión de sus predicciones. Un sesgo inductivo adecuado puede mejorar la eficiencia del aprendizaje y la calidad de las predicciones, mientras que un sesgo inadecuado puede resultar en sobreajuste o subajuste, afectando negativamente el rendimiento del modelo en situaciones del mundo real.
