¿Qué es cross-validation?

Autor: | Última modificación: 25 de octubre de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

¿Sabes qué es cross-validation y cuál es su funcionalidad dentro del machine learning? Si aún no lo sabes, pero te gustaría aprender sobre ello, este es tu post. A continuación profundizamos en qué es cross-validation, un método que te permite comprobar el funcionamiento de los modelos predictivos de machine learning. Así pues, en este artículo te contaremos qué es cross-validation y por qué es tan importante dentro del ML y la inteligencia artificial.

¿Qué es cross-validation?

El cross-validation o la validación cruzada es un método estadística que te permitirá estimar la forma en la que van a funcionar y si es la manera más adecuada del desarrollo de los modelos predictivos del campo de machine learning. El cross-validation también es conocido como out-of-sample testing, donde el objeto modelos son los de tipo de predicción.

Objetivos de cross-validation

Para saber qué es cross-validation es imprescindible, más allá de su definición, conocer cuáles son sus objetivos.

Para cumplir con el objetivo de cross-validation, deberás reservar un grupo de datos específicos donde el modelo, que aún no ha sido entrenado. Más bien, se utiliza para para testear el modelo en un futuro. Además, el cross validation puede realizar una comparación detallada entre los diferentes tipos o modelos de machine learning. A su vez, determinan si son buenos para resolver cualquier tipo de problema dentro del programa.

No obstante, el objetivo principal de cross-validation es proteger el módulo de ML de cualquier posibilidad de que ocurra el problema del overfitting, sobre el que hablamos en un artículo anterior, cuando el conjunto de datos es limitado.

Proceso del cross-validation

Emplear el método cross-validation es bastante simple y conocer ese proceso te ayudará a entender más en profundidad qué es cross-validation.

En primer lugar, se establece una muestra o conjunto de datos primaria que se divide, de forma aleatoria, en distintos subconjuntos de datos. De esta manera, el cross-validation se trabaja en todos los subconjuntos, dejando uno de lado. En la última parte, se realizan las predicciones sobre el conjunto que se dejó de lado.

Tipos de validación cruzada

Ahora que sabes qué es cross-validation, cuáles son sus características principales y cómo se lleva a cabo dicho proceso, es el momento de contarte cuáles son los tipos de validación cruzada que existen.

Métodos no exhaustivos

Los métodos de cross-validation de tipo no exhaustivo no calculan todas las posibles formas de de dividir el grupo de datos originales. Este método también contiene distintos métodos que lo caracterizan, como son:

  • Métodos de exclusión donde se divide en dos grupos de datos, que pueden ser analizados o testeados.
  • La validación cruzada de pliegues K es un tipo de método que mejora los métodos de exclusión.
  • La validación cruzada de plegado K estratificado divide de forma aleatoria el conjunto de datos y, después, en una serie de archivos específicas.

Métodos exhaustivos

Los métodos exahustivos del tipo de validación cruzada permiten realizar las pruebas de todas las formas posibles para dividir la muestra original del conjunto de datos para entrenarlo y, después, validarlo. Al igual que con los métodos no exhaustivos, hay dos clases dentro de los exhaustivos, estos son:

  • Validación cruzada Leave-P-Out: es un método en donde se entrena el conjunto de datos en cualquier manera posible que exista.
  • Validación cruzada Leave-One-Out: es un versión más simple del método de validación cruzada Leave-P-Out, pues solo es un dato el que corresponde a la variable.

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Si bien, gracias a este artículo, ya sabes qué es cross-validation y cómo puede ser útil en los proyectos que se realizan en el campo del machine learning o, en términos generales, dentro de la inteligencia artificial, aún quedan en el tintero muchos conceptos que puedes utilizara tu favor dentro del proceso educativo.

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