La validación cruzada es una técnica utilizada para evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje supervisados. Ayuda a asegurar que el modelo generalice bien para desvelar datos partiendo el conjunto de datos en múltiples subconjuntos para la capacitación y la prueba. Implementar la validación cruzada correctamente puede mejorar la fiabilidad de la evaluación del modelo.

Comprender la validación cruzada

La validación cruzada implica dividir el conjunto de datos en varias partes, o pliegues. El modelo se entrena en un subconjunto de estos pliegues y se prueba en el pliegue restante. Este proceso se repite varias veces, con diferentes pliegues utilizados para la prueba cada vez. Los resultados se promedion para proporcionar una métrica de rendimiento general.

Tipos de validación cruzada

Los tipos más comunes son:

  • k-Fold Cross-Validation: Divide datos en partes iguales k, entrenamiento en piezas k-1 y pruebas en la parte restante.
  • Stratified k-Fold: Garantiza que cada pliegue mantenga la distribución de clase de todo el conjunto de datos.
  • Leave-One-Out (LOO): Usa un único punto de datos para las pruebas y el resto para la formación, repetido para cada punto de datos.

Aplicación de la validación cruzada en la práctica

La mayoría de las bibliotecas de aprendizaje automático ofrecen funciones integradas para la validación cruzada. Por ejemplo, en la scikit-learn de Python, la función simplifica el proceso. Necesita especificar el modelo, conjunto de datos y el número de pliegues.

Ejemplo de código:

de sklearn.model selection import cross val score

scores = cross val score(model, X, y, cv=5)

Este código realiza 5 veces la validación cruzada y devuelve las puntuaciones para cada pliegue.