Datos de prueba vs. datos de entrenamiento: ¿Cuál es la diferencia?

Cuando trabajamos con modelos de inteligencia artificial y machine learning, necesitamos datos para entrenarlos, pero también para evaluar su rendimiento. Aquí es donde entran en juego dos conjuntos fundamentales: los datos de entrenamiento y los datos de prueba.

¿Qué son los datos de entrenamiento?

Los datos de entrenamiento son el conjunto de datos utilizado para enseñar a un modelo cómo hacer predicciones o clasificaciones. Es la base sobre la cual el modelo aprende patrones y relaciones importantes.

Este proceso es similar a cómo un estudiante aprende un nuevo tema: primero, estudia ejemplos, memoriza ciertas reglas y luego intenta aplicarlas en diferentes ejercicios.

Características de los datos de entrenamiento

• Contienen muestras etiquetadas que el modelo usa para ajustarse y mejorar su precisión.
• Cuanto más variados y representativos sean, mejor será la capacidad del modelo de generalizar.
• Pueden incluir grandes volúmenes de datos si el problema es complejo.

¿Qué son los datos de prueba?

Los datos de prueba se utilizan para evaluar la precisión del modelo después de haber sido entrenado. Es un conjunto de datos separados que el modelo nunca ha visto antes.

Sirven para medir su capacidad de generalización, es decir, cómo de bien puede hacer predicciones en datos nuevos y desconocidos.

Características de los datos de prueba

• Nunca deben ser usados en el proceso de entrenamiento.
• Deben representar fielmente los casos reales donde se usará el modelo.
• Ayudan a detectar sobreajuste o subajuste.

Principales diferencias entre datos de entrenamiento y datos de prueba

Ahora que entendemos qué son ambos conjuntos de datos, vamos a compararlos más a fondo.

Propósito

• Datos de entrenamiento: Se usan para enseñar al modelo y ayudarlo a aprender patrones.
• Datos de prueba: Verifican qué tan bien funciona el modelo con datos nuevos.

Uso en la optimización

• Datos de entrenamiento: Ajustan los parámetros durante el aprendizaje automático.
• Datos de prueba: No se utilizan para modificar el modelo.

Frecuencia de uso

• Datos de entrenamiento: Se usan repetidamente a lo largo del entrenamiento.
• Datos de prueba: Se emplean solo una vez al finalizar el entrenamiento.

Un error común: Mezclar datos de prueba con datos de entrenamiento

Uno de los errores más graves en el desarrollo de modelos de machine learning es utilizar los datos de prueba dentro del entrenamiento. Esto puede generar un modelo que parece funcionar bien, pero que no generaliza correctamente.

Imagina que estudias para un examen y, en lugar de practicar con ejercicios nuevos, solo memorizas respuestas exactas. En el examen podrías recordar ciertas respuestas, pero si las preguntas cambian, fallarías completamente.

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Lo mismo ocurre con los modelos de machine learning. Si se entrenan con los mismos datos que luego se usan para evaluarlos, los resultados serán engañosos.

Ejemplo práctico: Clasificación de imágenes

Imagina que estás desarrollando un modelo de machine learning para clasificar imágenes de gatos y perros. El flujo de datos sería el siguiente:

1. Reúnes miles de imágenes de gatos y perros.
2. Divides el conjunto en datos de entrenamiento (80%) y datos de prueba (20%).
3. Usas el 80% para entrenar el modelo, enseñándole a reconocer características de cada animal.
4. Una vez que el modelo está listo, lo sometes a evaluación con el 20% restante.
5. Si el modelo logra clasificar imágenes inéditas correctamente, significa que ha aprendido bien.

Si el modelo solo recuerda imágenes exactas del entrenamiento, pero falla en las nuevas, probablemente se haya sobreajustado.

La importancia de un conjunto de validación

Muchas veces, además de los conjuntos de entrenamiento y prueba, se usa un conjunto de validación. Este conjunto actúa como una evaluación intermedia, ayudando a ajustar hiperparámetros sin afectar el resultado final.

Si no se usa un conjunto de validación, podríamos optimizar el modelo basándonos en los datos de prueba, lo que también produciría resultados poco confiables.

Preguntas frecuentes

¿Cuántos datos debo usar para entrenamiento y para prueba?

Una división típica es 80% para entrenamiento y 20% para prueba, aunque puede variar según el tamaño del conjunto de datos.

¿Puedo usar el mismo conjunto de datos para ambos propósitos?

No. Usar los mismos datos para entrenamiento y prueba puede inducir errores y dar una falsa impresión de precisión.

¿Cómo detectar si mi modelo está sobreajustado?

Una señal clara de sobreajuste es cuando el modelo tiene alta precisión en entrenamiento pero bajo rendimiento en los datos de prueba.

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Diferencia entre entrenamiento y prueba en aprendizaje supervisado

En definitiva, entender la diferencia entre datos de entrenamiento y datos de prueba es clave para desarrollar modelos de machine learning efectivos. Separar correctamente estos conjuntos evita errores, mejora la generalización del modelo y permite mediciones más confiables. Aplicar las mejores prácticas en la selección y uso de datos será siempre un factor determinante para crear modelos exitosos.