Validación cruzada

La validación cruzada es un método en el que un único conjunto de datos se divide en subconjuntos y se utiliza para validar la precisión de un modelo. Generalmente, esto implica dividir los datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de pruebas. El modelo se ajusta con el conjunto de entrenamiento y luego se evalúa con el conjunto de pruebas.

La validación cruzada es una herramienta importante para medir la precisión y fiabilidad de un modelo. Ayuda a reducir el sobreajuste, que se produce cuando un modelo es demasiado complejo y se ajusta demasiado a los datos utilizados para entrenarlo. Esto hace más difícil que el modelo haga predicciones precisas para datos que no ha visto antes. La validación cruzada garantiza que el modelo sea lo suficientemente flexible como para generalizarse a datos diferentes sin sobreajustarse.

La forma más sencilla de validación cruzada es la validación cruzada de k pliegues. Esta técnica consiste en dividir el conjunto de datos en k subconjuntos, donde k es el número de pliegues. Cada pliegue se utiliza para evaluar el modelo una vez. El modelo se evalúa calculando el error medio. El número de pliegues puede variar en función del tamaño del conjunto de datos y del número de ejemplos de entrenamiento.

La validación cruzada es una técnica importante para evaluar la precisión de un modelo y mejorar la fiabilidad de las predicciones. Esta técnica se utiliza en diversos campos, como el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la ciberseguridad. Al dividir el conjunto de datos y utilizar un esquema de validación sistemática, los investigadores pueden verificar que el modelo es preciso y no se ha ajustado en exceso a los datos utilizados para entrenarlo.