Validación de modelos

Proceso fundamental en el desarrollo y aplicación de modelos predictivos de machine learning. Su objetivo es evaluar el rendimiento del modelo en datos no antes vistos para evitar el sobreajuste y garantizar su capacidad de generalización.

Consiste en dividir el conjunto de datos disponibles en dos o más subconjuntos, comúnmente llamados conjunto de entrenamiento y conjunto de prueba, o emplear técnicas como la validación cruzada.

Permite identificar si el modelo es capaz de hacer predicciones precisas y confiables sin depender exclusivamente de los datos de entrenamiento.

Es una práctica imprescindible para asegurar que los resultados obtenidos sean representativos y no producto del azar o de sesgos en los datos.

Los métodos más comunes incluyen la validación cruzada k-fold, la validación de conjunto de retención y la validación leave-one-out (LOOCV).