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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. Consiste en dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba múltiples veces, de manera que se pueda verificar la capacidad predictiva del modelo de forma más robusta.
Validación cruzada en Inteligencia Artificial
En el ámbito de la Inteligencia Artificial, la validación cruzada es una técnica fundamental para evaluar el rendimiento de un modelo predictivo. Cuando entrenamos un modelo de aprendizaje automático, es crucial asegurarnos de que pueda generalizar bien a nuevos datos, y la validación cruzada nos ayuda a lograr esto.
¿Qué es la validación cruzada?
La validación cruzada es un método que consiste en dividir nuestro conjunto de datos en subconjuntos para entrenar y probar repetidamente nuestro modelo. El procedimiento típico de validación cruzada implica dividir los datos en k subconjuntos, donde uno de ellos se utiliza como conjunto de prueba y los restantes k-1 se utilizan como conjunto de entrenamiento. Este proceso se repite k veces, de modo que cada subconjunto se utiliza al menos una vez como conjunto de prueba.
Importancia de la validación cruzada
La validación cruzada nos brinda una estimación más precisa del rendimiento de nuestro modelo en datos no vistos en comparación con simplemente dividir los datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba fijo. Al evaluar el modelo en múltiples particiones de los datos, podemos obtener una evaluación más robusta de su capacidad para generalizar.
En resumen, la validación cruzada es una herramienta esencial en el desarrollo y la evaluación de modelos de inteligencia artificial, ya que nos permite medir de manera más confiable la capacidad de generalización de los modelos predictivos.
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