⚖️ Sesgo vs. Varianza: El Equilibrio del Machine Learning
Sesgo alto = underfitting. Varianza alta = overfitting. El punto óptimo combina bajo sesgo y baja varianza. Guía rápida: si falla por simple, agrega variables; si falla por complejo, reduce o consigue más datos. Y recuerda la Navaja de Ockham: entre dos modelos iguales, el más simple gana.
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