Dentro del método de cross validation de machine learning, conocer qué es el método K folds es primordial para terminar de probar el rendimiento de un modelo predictivo que se realice con este campo de la inteligencia artificial. Así pues, a continuación te presentamos qué es el método K folds, para que sigas explorando muchos más conceptos relacionados con la programación y, de esta manera, convertirte en un experto en aprendizaje automático.
En qué consiste cross-validation
Antes de pasar a responder la pregunta acerca de qué es el método K folds, vamos a recordar de donde viene este método a partir del concepto general de cross-validation, pues es uno de los modelos que sale de ahí.
Como te relatamos en el artículo acerca de la validación cruzada, este es un método que te permitirá predecir cuál será la forma en la que funcionará el programa y cuáles pueden ser los puntos de quiebre o los puntos que pueden generar beneficios para con el programa.
¿Qué es el método K folds?
Como te contamos hace un momento, lo que es el método K folds o k folding es un módulo de tipo de cross-validation, cuyo concepto y manera de funcionar es bastante simple. Por lo tanto, es muy conocida dentro del espectro de la programación, la inteligencia artificial y el machine learning.
El método K folds permite que todas las aproximaciones alrededor de los grupos de datos puedan establecerse en series de entrenamiento y aparecer en otros puntos del proceso, tal como en el entrenamiento y en el punto de prueba. Según los expertos, esto es muy factible para controlar los datos de entrada limitados.
Ahora te queda saber cómo funciona el método K folds, un tema que exploraremos en el siguiente apartado, donde te contaremos todos los pasos para crear un programa con este método.
Cómo funciona el método K folds
La estrategia que presenta lo que es el método K folds es bastante simple, por lo que presenta muchos resultados que pueden beneficiar y ayudar a cumplir los objetivos que se tengan presupuestados en un proyecto. Así pues, para hacer una estrategia con el método K folds, deberás seguir los pasos que te comentamos a continuación:
- En primer lugar, deberás separar la serie o agrupación de los datos de manera aleatoria en folders tipo K o k – folds.
- Te recomendamos que estos k folders no sean más de 10 ni menos de 5, en función de todo el tamaño de la serie de datos. Los valores K más altos o más bajos pueden llevar a que haya problemas con el modelo, pues se genera un sesgo o un ajuste excesivo.
- Después, se deberá ajustar el modelo con las agrupaciones de los K folds, menos uno, que queda restante. Este último será el que valide el modelo y los demás folds, de manera que registre puntuaciones y errores.
- Este proceso debe ser reiterativo hasta que todos los K folders hayan sido validados.
De esta manera, el modelo k flod se utiliza para segmentar y entrenar el modelo, para después dar un resultado relevante a la predicción de rendemiento del modelo.
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Ya que, gracias a este artículo, ahora conoces qué es el método K folds y cuál es su importancia dentro de los modelos de cross validation o lo que es la validacion cruzada dentro del machine learning, ahora estás más cerca de convertirte en un experto en el aprendizaje automático o ML.
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