8.5: ¿Puede un modelo ser demasiado bueno?
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Para ver esto, volvamos a generar algunos datos para que sepamos la verdadera relación entre las variables. Vamos a crear dos conjuntos de datos simulados, que se generan exactamente de la misma manera — simplemente tienen diferente ruido aleatorio agregado a ellos.

El panel izquierdo de la Figura 8.6 muestra que el modelo más complejo (en rojo) se ajusta mejor a los datos que al modelo más simple (en azul). Sin embargo, vemos lo contrario cuando se aplica el mismo modelo a un nuevo conjunto de datos generado de la misma manera —aquí vemos que el modelo más simple se ajusta mejor a los nuevos datos que al modelo más complejo. Intuitivamente, podemos ver que el modelo más complejo está fuertemente influenciado por los puntos de datos específicos en el primer conjunto de datos; dado que la posición exacta de estos puntos de datos fue impulsada por ruido aleatorio, esto lleva al modelo más complejo a encajar mal en el nuevo conjunto de datos. Este es un fenómeno al que llamamos sobreajuste. Por ahora es importante tener en cuenta que nuestro modelo fit necesita ser bueno, pero no demasiado bueno. Como dijo Albert Einstein (1933): “Apenas se puede negar que el objetivo supremo de toda teoría es hacer que los elementos básicos irreducibles sean lo más simples y pocos posibles sin tener que entregar la adecuada representación de un solo dato de experiencia”. Lo que a menudo se parafrasea como: “Todo debe ser lo más simple posible, pero no más simple”.