Definition
La validación cruzada es un método estadístico utilizado para estimar la capacidad de generalización de los modelos de aprendizaje automático. La forma más común es la validación cruzada k-fold, donde los datos se dividen en k partes iguales. El modelo se entrena en k-1 partes y se valida en la parte restante, repitiendo el proceso k veces.
Summary
Un procedimiento de remuestreo utilizado para evaluar modelos de aprendizaje automático en una muestra de datos limitada, dividiendo los datos en subconjuntos para entrenamiento y prueba.
Key Concepts
- División K-Fold
- Generalización del Modelo
- Detección de Sobreajuste
- Estimación del Rendimiento
Use Cases
- Ajuste de hiperparámetros
- Comparación de diferentes algoritmos
- Validación de la estabilidad del modelo en conjuntos de datos pequeños
Code Example
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