En el aprendizaje automático, el sesgo inductivo se refiere a las suposiciones o ideas preconcebidas que hace un modelo o algoritmo sobre la distribución subyacente de los datos.
Estos sesgos pueden influir en la capacidad del modelo para aprender de un conjunto de datos determinado y pueden afectar al rendimiento del modelo en datos nuevos, no vistos. Un modelo con un sesgo inductivo demasiado fuerte puede no captar la complejidad de los datos subyacentes, mientras que un modelo con un sesgo inductivo demasiado débil puede sobreajustarse a los datos de entrenamiento.
Hay varias formas de describir el sesgo inductivo de un modelo, entre ellas
- la elección de la arquitectura del modelo
- la selección de características
- el tipo de regularización aplicada al modelo.
Es importante tener en cuenta el sesgo inductivo de un modelo al seleccionar o diseñar un algoritmo de aprendizaje automático, porque puede tener un impacto significativo en el rendimiento del modelo. Por ejemplo, un modelo de regresión lineal tiene un sesgo inductivo hacia las relaciones lineales entre variables, mientras que un árbol de decisión tiene un sesgo inductivo hacia la creación de particiones simples y jerárquicas de los datos.
En la práctica, los profesionales del aprendizaje automático suelen utilizar una combinación de arquitecturas de modelos con diferentes sesgos inductivos, y emplean técnicas como la validación cruzada y la regularización para mitigar el impacto del sesgo inductivo en el rendimiento del modelo.
El sesgo inductivo de un modelo es un compromiso entre su capacidad para ajustarse a los datos de entrenamiento y su capacidad para generalizar a nuevos ejemplos. Encontrar el equilibrio adecuado es un aspecto importante del aprendizaje automático y requiere una cuidadosa consideración del problema, los datos y el modelo.
