Cálculo paso a paso del error de validación cruzada en el ajuste modelo

La validación cruzada es una técnica utilizada para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Ayuda a ajustar los parámetros del modelo calculando qué tan bien se realizará el modelo en datos no vistos. El proceso implica dividir el conjunto de datos en múltiples partes, entrenar el modelo en algunas partes y probarlo en otras. Este artículo explica el cálculo paso a paso del error de validación cruzada durante el ajuste de modelos.

Paso 1: Partición de datos

El conjunto de datos se divide en partes iguales 'k', llamados pliegues. Las opciones comunes para 'k' son 5 o 10. Cada pliegue actúa como un conjunto de validación una vez, mientras que los pliegues restantes forman el conjunto de entrenamiento. Este proceso asegura que cada punto de datos se utiliza tanto para la formación como para la validación.

Paso 2: Formación modelo y validación

Para cada pliegue, el modelo se entrena en los pliegues restantes 'k-1'. Se valida en el pliegue actual. El error se calcula sobre la base de las predicciones del modelo en comparación con los valores reales en el pliegue de validación. Este paso se repite para todos los pliegues.

Paso 3: Calculación de errores

Los errores de cada pliegue se registran. Las métricas de error comunes incluyen error cuadrado medio (MSE) o error absoluto medio (MAE). El error de validación cruzada es el promedio de estos errores en todos los pliegues, proporcionando una estimación del rendimiento del modelo.

Paso 4: Estimación final del error

El error promedio obtenido del proceso de validación cruzada sirve como una estimación de cómo se realizará el modelo en datos nuevos y no vistos. Este valor guía la selección de parámetros de modelo óptimos durante el ajuste.