Curvas de aprendizaje: ¿más datos o más modelo?

Modelos clásicos construidos con las matemáticas que ya conoces

¿Más datos, o un modelo más grande? Dinero y tiempo solo permiten uno, así que equivocarse es un error caro. Distinguirlos significa observar dos números a medida que el conjunto de entrenamiento mismo crece: error de entrenamiento, y error de validación (a menudo llamado error sobre datos retenidos en la práctica), la puntuación sobre datos retenidos que nunca se mostraron al ajuste. Dibuja ambos contra el tamaño del conjunto de entrenamiento y aparece un diagnóstico genuinamente útil, llamado curva de aprendizaje.

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