Descripción: Las Técnicas de Reducción de Varianza son métodos utilizados en el preprocesamiento de datos para disminuir la variabilidad en un conjunto de datos, lo que a su vez mejora la precisión y la generalización de los modelos de aprendizaje automático. La varianza se refiere a la sensibilidad de un modelo a las fluctuaciones en los datos de entrenamiento; un modelo con alta varianza puede ajustarse demasiado a los datos, capturando ruido en lugar de patrones significativos. Estas técnicas buscan equilibrar el sesgo y la varianza, permitiendo que el modelo aprenda de manera más efectiva. Entre las técnicas más comunes se encuentran la regularización, que penaliza la complejidad del modelo; el uso de métodos de ensamblado, como el bagging y boosting, que combinan múltiples modelos para mejorar la estabilidad; y la reducción de dimensionalidad, que simplifica el conjunto de datos manteniendo las características más relevantes. La implementación de estas técnicas es crucial en el desarrollo de modelos robustos, especialmente en contextos donde los datos son escasos o ruidosos, ya que ayuda a evitar el sobreajuste y a mejorar la capacidad predictiva del modelo en datos no vistos.
