Subconjunto de Prueba

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un subconjunto específico de datos diseñado para evaluar el rendimiento de un modelo entrenado.

Estos datos se seleccionan cuidadosamente y no se utilizan durante el proceso de capacitación del modelo, lo cual garantiza la imparcialidad en la evaluación.

El propósito principal es medir qué tan bien un modelo generaliza al enfrentarse a datos nuevos o no vistos previamente.

Constituye una herramienta esencial para validar la precisión, la capacidad predictiva y la robustez del modelo en condiciones reales.

El uso adecuado de un subconjunto de prueba asegura que el modelo no esté sobreajustado a los datos de entrenamiento.