Una empresa construyó un modelo para predecir los precios de los artículos. El modelo funcionó bien con los datos de entrenamiento, pero su rendimiento disminuyó significativamente después de la implementación. ¿Qué debería hacer la empresa para solucionar este problema?

El problema descrito es el sobreajuste (overfitting), donde un modelo aprende los datos de entrenamiento demasiado bien, incluyendo el ruido y los detalles específicos, lo que resulta en un rendimiento deficiente con datos nuevos o no vistos. Aumentar el volumen de datos de entrenamiento ayuda a que el modelo aprenda patrones más generales y robustos, reduciendo el sobreajuste y mejorando su capacidad de generalización. Reducir el volumen de datos de entrenamiento podría empeorar el sobreajuste al privar al modelo de información suficiente. Añadir hiperparámetros adicionales o aumentar el tiempo de entrenamiento sin abordar el sobreajuste subyacente podría incluso exacerbarlo, haciendo que el modelo memorice aún más los datos de entrenamiento.