Evaluación de rendimiento

Proceso mediante el cual se mide la eficacia, precisión y robustez de los modelos de aprendizaje automático en relación con los objetivos establecidos.

Consiste en aplicar métricas específicas, como precisión, recall, F1-score o error cuadrático medio, dependiendo de la naturaleza del problema a resolver, ya sea clasificación, regresión u otros.

Incluye la validación de los datos mediante técnicas como validación cruzada o la división en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

Permite identificar posibles deficiencias en el modelo, como sobreajuste o infraajuste, que afectan su capacidad de generalización.

Es fundamental para comparar diferentes modelos, hiperparámetros y arquitecturas a fin de seleccionar la mejor solución para el problema abordado.

Su correcta implementación asegura que el modelo funcione de manera óptima en datos reales, más allá de los datos de entrenamiento.