K-Fold Cross-Validation

Es un método de validación utilizado para evaluar el desempeño de un modelo de machine learning al entrenarlo y probarlo en diferentes subconjuntos de datos.

El conjunto de datos original se divide en *k* partes de igual tamaño, conocidas como "pliegues" o "folds".

El modelo se entrena utilizando *k-1* de esos pliegues y se evalúa en el pliegue restante.

Este proceso se repite *k* veces, alternando entre los pliegues que se utilizan para entrenamiento y prueba.

Los resultados de las evaluaciones se promedian para obtener una estimación del rendimiento general del modelo.

El enfoque ayuda a evitar el sobreajuste y permite evaluar la robustez del modelo frente a datos desconocidos.

Es ampliamente utilizado en la selección de modelos y en la optimización de hiperparámetros en proyectos de inteligencia artificial.