Equilibrio entre sesgo y sobreajuste en ajuste de modelos de aprendizaje automático

En este episodio, se discute el equilibrio necesario entre sesgo y sobreajuste al ajustar modelos en algoritmos de aprendizaje automático, destacando la importancia de encontrar la complejidad adecuada para minimizar errores y la necesidad de ajustar parámetros clave como el tamaño mínimo de nodo.