¿Cuando hay Underfitting?

El underfitting ocurre cuando un modelo estadístico o un algoritmo de aprendizaje automático no puede capturar la tendencia subyacente de los datos. Se produciría un desajuste, por ejemplo, al ajustar un modelo lineal a datos no lineales.

¿Qué es underfitting y overfitting?

Tal vez se pueda traducir overfitting como “sobreajuste” y underfitting como “subajuste” y hacen referencia al fallo de nuestro modelo al generalizar -encajar- el conocimiento que pretendemos que adquieran.

¿Cómo acelerar la validación cruzada?

En algunos casos como el de mínimos cuadrados o regresión kernel (del núcleo), la validación cruzada se puede acelerar de manera significativa por el pre-cálculo de ciertos valores que son necesarios en varias ocasiones en el entrenamiento, o mediante el uso rápido «reglas de actualización» como la fórmula de Sherman-Morrison.

¿Qué es la validación cruzada?

La validación cruzada es una herramienta estándar de análisis y es una característica importante para ayudarle a desarrollar y ajustar modelos de minería de datos. La validación cruzada se usa después de crear una estructura de minería de datos y los modelos de minería de datos relacionados para determinar la validez del modelo.

¿Qué es la validación cruzada aleatoria?

En la validación cruzada aleatoria a diferencia del método anterior, cogemos muestras al azar durante k iteraciones, aunque de igual manera, se realiza un cálculo de error para cada iteración. El resultado final también lo obtenemos a partir de realizar la media aritmética de los K valores de errores obtenidos, según la misma fórmula:

¿Qué es el informe de validación cruzada?

El informe de validación cruzada muestra el número total de casos usados en cada partición. También puede especificar la cantidad de datos que se usan durante la validación cruzada si especifica el número de casos totales que se van a usar. Los casos se distribuyen de forma uniforme en todos los plegamientos.