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Validación cruzada
Definición:
La validación cruzada es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para evaluar el rendimiento de un modelo predictivo al dividir de manera repetida el conjunto de datos en subconjuntos de entrenamiento y prueba, permitiendo una validación más robusta y representativa de la capacidad predictiva del modelo.
Concepto: Validación cruzada
En el ámbito de la Ciencia Cognitiva, la Inteligencia Artificial y las Ciencias de la Computación Cognitiva, la validación cruzada es un procedimiento fundamental para evaluar el rendimiento de un modelo predictivo o clasificador.
¿En qué consiste la validación cruzada?
La validación cruzada es una técnica utilizada para estimar la capacidad de generalización de un modelo entrenado en un conjunto de datos específico. Consiste en dividir el conjunto de datos en subconjuntos de entrenamiento y prueba, de manera que el modelo se entrena con una parte de los datos y se evalúa con el resto, repitiendo este proceso varias veces. Esto permite obtener una estimación más fiable del rendimiento del modelo en datos no vistos previamente.
Beneficios de la validación cruzada
Entre los beneficios de la validación cruzada se encuentran:
- Mayor robustez: Al repetir el proceso de entrenamiento y evaluación con diferentes particiones de los datos, se obtiene una estimación más robusta del rendimiento del modelo.
- Mejor estimación del rendimiento: Permite evaluar de forma más precisa cómo se comportará el modelo ante nuevos datos, evitando sesgos producidos por una única partición de los datos.
- Optimización de hiperparámetros: La validación cruzada también se utiliza para ajustar los hiperparámetros de un modelo y mejorar su desempeño general.
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