Como se describe correctamente en la respuesta de Sergül Aydöre a ¿Por qué podría ser preferible incluir menos predictores sobre muchos? Demasiadas características en su hipótesis pueden conducir a un ajuste excesivo y el modelo no funcionará bien con nuevos puntos de datos.
¡Usar también muchas funciones significa obtener más datos! No siempre es posible obtener todos los datos, por lo que los datos faltantes / dispersos pueden ser muy peligrosos para el rendimiento de su modelo.
Para evitar el problema del sobreajuste
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- Reduzca el número de características seleccionando manualmente solo las características requeridas o usando un algoritmo de selección de modelo.
- Use la regularización: si descarta muchas características que son realmente útiles, entonces la regularización es mucho más útil que simplemente reducir la cantidad de características.
