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Un modelo demasiado flexible termina “aprendiéndose de memoria” los datos y falla al generalizar. Eso es el temido overfitting.
En este episodio te contamos cómo la regularización (Ridge, Lasso y ElasticNet) ayuda a controlar ese problema, seleccionando variables y simplificando modelos para que sean más robustos.
Si quieres que tus predicciones funcionen también en el mundo real, este episodio es para ti.
By Jorge Leonardo LoretoUn modelo demasiado flexible termina “aprendiéndose de memoria” los datos y falla al generalizar. Eso es el temido overfitting.
En este episodio te contamos cómo la regularización (Ridge, Lasso y ElasticNet) ayuda a controlar ese problema, seleccionando variables y simplificando modelos para que sean más robustos.
Si quieres que tus predicciones funcionen también en el mundo real, este episodio es para ti.