InicioDiccionariooverfits

overfits

verbo
overfit|overfitting

PRONUNCIACIÓN:

¿Cómo se pronuncia overfits en inglés correctamente y fácil?

🇺🇸 IPA americano

ˌoʊvərˈfɪts

🇬🇧 IPA británico

ˌəʊvəˈfɪts

DEFINICIÓN:

Traducción y definición de overfits. Significados más comunes.

1

overfits como verbo

sobreajusta, se ajusta excesivamenteAjustar un modelo estadístico o de aprendizaje automático demasiado específicamente a los datos de entrenamiento, reduciendo su capacidad de generalización a datos nuevos.

Dato curioso

Término fundamental en machine learning y estadística. 'Overfit' es lo opuesto a 'underfit', y ambos son desafíos críticos en la ciencia de datos.

ORACIONES DE EJEMPLO USANDO

overfits

:

[¿Se sobreajusta el modelo cuando usas demasiados parámetros?]

Does the model overfit when you use too many parameters?

ERRORES COMUNES AL USAR

overfits

:

The model overfitted too much

The model overfit too much

En pasado, 'overfit' no añade '-ed'. Es un verbo irregular similar a 'fit', que en pasado es 'fit', no 'fitted' (aunque 'fitted' se usa en algunos contextos).

He overfits the neural network with many layers

He overfits the neural network with too many layers

La expresión correcta es 'with too many layers' (con demasiadas capas), no solo 'with many layers'.

TIPS GRAMATICALES AL USAR

overfits

:

1

'Overfit' es un verbo irregular que mantiene la misma forma en pasado simple y participio pasado: overfit. En tercera persona singular del presente, agrega '-s': overfits.

2

El sustantivo derivado es 'overfitting' (sobreajuste), frecuentemente usado como sustantivo abstracto: 'Overfitting is a common problem in machine learning' (El sobreajuste es un problema común en aprendizaje automático).

"COLLOCATIONS" COMBINACIONES HABITUALES DE

overfits

:

overfit to the datasobreajustarse a los datos
avoid overfittingevitar el sobreajuste

SINÓNIMOS Y ANTÓNIMOS DE

overfits

:

Sinónimos

overfits tooveradaptsovertrains

Antónimos

underfitsgeneralizes

JUEGOS Y EJERCICIOS INTERACTIVOS USANDO

overfits

:

Does the model overfit when you use too many parameters?
Inicio·Diccionario·PrivacidadTérminos© 2025 KNingles