Descripción: El subajuste del modelo es un fenómeno que ocurre en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde un modelo es incapaz de capturar la complejidad y los patrones subyacentes de los datos debido a su simplicidad. Este error de modelado se manifiesta cuando el modelo tiene una capacidad insuficiente para aprender de los datos de entrenamiento, lo que resulta en un rendimiento deficiente tanto en el conjunto de entrenamiento como en el conjunto de prueba. Las características principales del subajuste incluyen una baja varianza y un alto sesgo, lo que significa que el modelo no se adapta adecuadamente a los datos, llevando a predicciones inexactas. Este fenómeno es especialmente relevante en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, donde se busca optimizar el proceso de modelado para mejorar la precisión y la utilidad de las predicciones. Es fundamental entender por qué un modelo no logra capturar patrones complejos, lo que permite evitar el subajuste y mejorar el rendimiento general del modelo.
