Regularización

Regularization

También: Regularization, Penalización del modelo

Conjunto de técnicas que limitan o penalizan la complejidad efectiva de un modelo para favorecer su generalización.

Definición técnica

Modificación del objetivo, la arquitectura o el entrenamiento que introduce una preferencia por soluciones más simples o robustas.

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

Navegación

Ayuda a evitar modelos que encajan el histórico con precisión aparente pero son frágiles ante casos nuevos.

Reducir sobreajuste equilibrando el ajuste a datos de entrenamiento con la capacidad de generalizar.

Añade restricciones o penalizaciones, introduce ruido controlado o detiene el ajuste antes de memorizar detalles.

Ejemplo práctico

Una penalización L2 desincentiva pesos extremadamente grandes durante el entrenamiento.

Ejemplo empresarial

Un equipo acepta una pequeña pérdida de exactitud histórica a cambio de rendimiento más estable en periodos futuros.

No es limpieza de datos ni garantía contra sobreajuste; su intensidad también debe validarse.

Demasiada regularización puede causar subajuste y distintas técnicas funcionan de manera diferente según el modelo.

Una configuración inadecuada puede ocultar problemas de datos o degradar grupos con patrones menos frecuentes.

Regularizar intercambia ajuste local por mayor estabilidad esperada en datos nuevos.

Nivel: Básico
Categorías: Aprendizaje automático — Machine Learning
Recorridos: Diccionario rápido para principiantes Índice alfabético completo de términos

PDF gratuito

Una selección editorial para consultar conceptos relacionados fuera de la web.

Datasets, generalization, and overfitting
Google for Developers · Documentación oficial
Explica la separación entre ajuste en entrenamiento y rendimiento sobre ejemplos nuevos.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026
Machine Learning Glossary: ML Fundamentals
Google for Developers · Documentación oficial
Definiciones técnicas de ejemplos, características, vectores, etiquetas, generalización, regularización y subajuste.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026