Validación cruzada

Es un método utilizado para evaluar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente su capacidad de generalización a datos no conocidos.

Consiste en dividir los datos disponibles en conjuntos de entrenamiento y validación de forma sistemática, generando múltiples particiones para reducir el sesgo y la varianza en la evaluación.

El proceso más común es la validación cruzada k-fold, donde los datos se dividen en k subconjuntos aproximadamente iguales.

Cada subconjunto sirve como conjunto de validación una vez, mientras los k-1 conjuntos restantes se utilizan para el entrenamiento.

Finalmente, los resultados obtenidos en cada iteración se promedian para proporcionar una métrica única del rendimiento del modelo.

Este enfoque permite identificar problemas como el sobreajuste o el subajuste antes de implementar el modelo en producción.

Es una práctica estándar y esencial para garantizar que los modelos sean robustos y confiables en aplicaciones reales.