Para entender el concepto de "sobreajuste" en aprendizaje automático, es importante saber que se refiere a cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento. Esto significa que el modelo no solo aprende los patrones reales, sino también el ruido y las irregularidades de esos datos, lo que puede llevar a un mal rendimiento cuando se enfrenta a nuevos datos no vistos. Analizando las opciones: A) El sobreajuste ocurre cuando el modelo no logra capturar patrones complejos en el conjunto de datos. - Esto describe más bien un caso de subajuste, no de sobreajuste. B) El sobreajuste ocurre cuando el modelo generaliza bien para nuevos datos y tiene alta precisión en todos los escenarios. - Esto es incorrecto, ya que el sobreajuste implica mala generalización. C) El sobreajuste ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido y patrones irrelevantes, lo que resulta en bajo rendimiento en datos no vistos. - Esta opción describe correctamente el sobreajuste. D) El sobreajuste es una técnica intencionalmente utilizada para aumentar la precisión del modelo en muestras de prueba. - Esto es incorrecto, ya que el sobreajuste no es una técnica, sino un problema. Por lo tanto, la respuesta correcta es: **C) El sobreajuste ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido y patrones irrelevantes, lo que resulta en bajo rendimiento en datos no vistos.**