X-Test (Conjunto de pruebas en machine learning)

Conjunto de datos utilizado para evaluar el rendimiento de un modelo entrenado en machine learning, compuesto por ejemplos que el modelo no ha visto previamente durante la fase de entrenamiento.

Su propósito es medir de manera objetiva la capacidad del modelo para generalizar sus predicciones a nuevos datos.

Difiere del conjunto de validación, ya que este último se utiliza durante el proceso de entrenar para ajustar hiperparámetros, mientras que el conjunto de pruebas se reserva únicamente para la evaluación final.

Es una herramienta fundamental para prevenir problemas como el sobreajuste, asegurando que el modelo no dependa exclusivamente de los datos con los que fue entrenado.

La correcta separación entre los conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas es crucial para obtener resultados confiables en un proyecto de machine learning.