Test de validación cruzada

Es una técnica utilizada para evaluar la capacidad predictiva de un modelo de machine learning, asegurando que los resultados sean generalizables a datos no vistos.

Consiste en dividir el conjunto de datos disponible en varias particiones o pliegues, en las cuales se utiliza una parte para entrenar el modelo y otra para validarlo.

Este proceso se repite varias veces, cambiando las particiones de entrenamiento y prueba en cada iteración, lo que permite obtener métricas más robustas y representativas.

Ayuda a identificar problemas como el sobreajuste o el subajuste, asegurando que el modelo tenga un buen desempeño tanto en los datos de entrenamiento como en los de prueba.

Existen diferentes variantes, como la validación cruzada simple, estratificada, en K pliegues o leave-one-out, cada una diseñada para diferentes necesidades y contextos específicos.

Validación cruzada