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ajustar modelos a los datos puede ser un verdadero dolor de diagnosticar y arreglar a veces es obvio si tu modelo está funcionando mucho mejor en el conjunto de entrenamiento que en el conjunto de retención entonces está bastante claro que tienes un problema pero otras veces puede ser más sutil podrías esperar alguna degradación en el rendimiento entre el entrenamiento y las pruebas pero ¿cuánto es demasiado? y no es suficiente solo saber que hay sobreajuste es útil saber qué variables están causando el problema aquí es donde la validación adversarial puede ayudar es un término que suena elegante pero en realidad es una técnica bastante simple que te permite no solo obtener alguna medida de tu sobreajuste sino también resaltar qué variables son responsables se utiliza bastante en competiciones de ganado para ayudar a identificar estas fuentes de sobreajuste que luego se corrigen para obtener ganancias adicionales en el rendimiento también es una prueba efectiva de quizás la suposición más generalizada en todo el aprendizaje automático que es que tus datos son independientes e idénticos
