{"id":163206,"date":"2022-05-13T14:04:37","date_gmt":"2022-05-13T13:04:37","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.datascientest.com\/?p=158713"},"modified":"2023-10-30T17:15:54","modified_gmt":"2023-10-30T16:15:54","slug":"cross-validation-definicion-e-importancia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/cross-validation-definicion-e-importancia","title":{"rendered":"Cross-Validation : definici\u00f3n e importancia en Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"163206\" class=\"elementor elementor-163206\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-ef69346 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"ef69346\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cafbb11\" data-id=\"cafbb11\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5bf2ec9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5bf2ec9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>La cross-validation o validaci\u00f3n cruzada es un m\u00e9todo que permite probar el rendimiento de un modelo predictivo de Machine Learning. Descubre las t\u00e9cnicas m\u00e1s utilizadas y c\u00f3mo aprender a dominarlas.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-04d63d3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"04d63d3\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-29fa1c2\" data-id=\"29fa1c2\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c8648a0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c8648a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Despu\u00e9s de entrenar<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"> un modelo de Machine Learning<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> con datos etiquetados, se supone que tiene que funcionar con nuevos datos. No obstante, es importante <\/span><b>garantizar la exactitud de las predicciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> del modelo en producci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para conseguirlo, es necesario validar el modelo. El <\/span><b>proceso de validaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> consiste en decidir si los resultados digitales que cuantifican las relaciones hipot\u00e9ticas entre las variables son aceptables como descripciones de los datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Con el fin de <\/span><b>evaluar el rendimiento de un modelo de Machine Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, hay que probarlo con nuevos datos. En funci\u00f3n del rendimiento del modelo con datos desconocidos, se puede determinar si a\u00fan falta por ajustarlo, se ha ajustado de m\u00e1s o est\u00e1 \u201cbien generalizado\u201d.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Una de las t\u00e9cnicas m\u00e1s empleadas para probar la eficacia de un modelo de Machine Learning es la <\/span><b>\u201ccross-validation\u201d o validaci\u00f3n cruzada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Este m\u00e9todo tambi\u00e9n es un procedimiento de \u201cre-sampling\u201d (remuestreo) que permite evaluar un modelo incluso con datos limitados.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para efectuar una <\/span><b>\u201cCV\u201d (cross-validation)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, hace falta apartar de antemano una parte de los datos de la serie de datos de entrenamiento. Esos datos no se utilizar\u00e1n para entrenar el modelo, sino m\u00e1s tarde para probarlo y validarlo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">A menudo en Machine Learning se usa la cross-validation para <\/span><b>comparar los diferentes modelos<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">y seleccionar el m\u00e1s adecuado para un problema espec\u00edfico. Esta t\u00e9cnica es a la vez f\u00e1cil de comprender, f\u00e1cil de implementar y tiene menos sesgos que los dem\u00e1s m\u00e9todos. Descubramos ahora las principales t\u00e9cnicas de validaci\u00f3n cruzada.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-547c639 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"547c639\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-0265c6a\" data-id=\"0265c6a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c364305 elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"c364305\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/fSytzGwwBVw&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! 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Una parte servir\u00e1 para el entrenamiento del modelo de Machine Learning, la otra permitir\u00e1 probarlo para la validaci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo general, se reserva entre un <\/span><b>70 % y 80 % de los datos de la serie para el entrenamiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. El 20-30 % restante se explotar\u00e1 en la cross-validation.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta <\/span><b>t\u00e9cnica es eficaz, salvo si los datos est\u00e1n limitados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Entonces puede faltar alguna informaci\u00f3n contenida en los datos que no se utilizan para el entrenamiento y, por tanto, los resultados pueden tener un gran sesgo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, si la serie de datos es amplia y la distribuci\u00f3n es igual entre las dos muestras, este enfoque es totalmente adecuado. Se pueden separar los datos de manera manual o usar <\/span><b>el m\u00e9todo train_test split de scikit-learn<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5b92e8a elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5b92e8a\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-49f7cb1\" data-id=\"49f7cb1\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bc16d95 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"bc16d95\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formarse en Machine Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2dde9c3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2dde9c3\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-b69fa59\" data-id=\"b69fa59\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-daaa3e3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"daaa3e3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El m\u00e9todo K-Folds<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-123cd65 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"123cd65\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-205d467\" data-id=\"205d467\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2406d22 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2406d22\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La t\u00e9cnica K-Folds es <\/span><b>f\u00e1cil de comprender y es particularmente conocida<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Respecto a otros enfoques de Cross-Validation, suele resultar un modelo menos sesgado.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Justamente, permite garantizar que todas las observaciones de la serie de datos original tengan la oportunidad de aparecer en la serie de entrenamiento y en la serie de prueba. <\/span><b>En caso de datos de entrada limitados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, resulta uno de los mejores enfoques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Primero se empieza <\/span><b>separando la serie de datos de manera aleatoria en K folds<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. El procedimiento tiene un par\u00e1metro \u00fanico llamado \u201cK\u201d que hace referencia al n\u00famero de grupos en el se dividir\u00e1 la muestra.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>valor de K no debe ser ni demasiado bajo ni demasiado alto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y, por lo general, se elige un valor comprendido entre 5 y 10 en funci\u00f3n de la envergadura de la serie de datos. Por ejemplo, si K=10, la serie de datos se dividir\u00e1 en 10 partes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un <\/span><b>valor K m\u00e1s alto lleva a un modelo con menos sesgo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, pero una varianza demasiado amplia puede llevar a un ajuste excesivo. Un valor m\u00e1s bajo es pr\u00e1cticamente lo mismo que utilizar el m\u00e9todo Train-Test Split.<\/span><\/p><p><b>Despu\u00e9s se ajusta el modelo utilizando los folds K-1<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (K menos 1). El modelo se valida usando el K-fold restante. Las puntuaciones y los errores se deben anotar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>proceso se repite hasta que cada K-fold sirva<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> dentro de la serie de entrenamiento. La media de las puntuaciones registradas es la m\u00e9trica de rendimiento del modelo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este <\/span><b>proceso se puede realizar de manera manual<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o con ayuda de las funciones cross_val_score y cross_val-predict de la librer\u00eda Python de Scikit-Learn. La funci\u00f3n cross_val_score indica la puntuaci\u00f3n de cada fold de prueba, mientras que la funci\u00f3n cross_val_predict indica la puntuaci\u00f3n predicha para cada observaci\u00f3n de la serie de datos de entrada cuando formaba parte de la serie de prueba.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En el caso de que el modelo (estimador) sea un clasificador y la variable objetivo (y) binaria o multiclase, se utiliza por defecto la t\u00e9cnica \u00abStratifiedKfold\u00bb. Este m\u00e9todo <\/span><b>presenta pliegues estratificados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, por ejemplo, manteniendo el porcentaje de muestras de cada clase en todos los folds. De este modo, los datos de los folds de entrenamiento y de prueba se distribuyen de manera equitativa.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En los dem\u00e1s casos, se usa por defecto la t\u00e9cnica K_Fold para <\/span><b>dividir y entrenar el modelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Los folds se pueden utilizar como iteradores o en un bucle para entrenar en un marco de datos de Pandas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2d4792d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2d4792d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5eb8584\" data-id=\"5eb8584\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-be168cd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"be168cd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo puedo aprender a usar la validaci\u00f3n cruzada?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-222fdc5 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"222fdc5\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-46cbb6c\" data-id=\"46cbb6c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-591fb18 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"591fb18\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La Cross-Validation es un paso <\/span><b>esencial en el proceso de Machine Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para aprender a utilizarla, puedes apuntarte a los cursos de DataScientest.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El Machine Learning y todas sus t\u00e9cnicas son parte central de <\/span><b>nuestros itinerarios de<\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\"> <b>Data Scientist<\/b><\/a><b>,<\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-analyst\"> <b>Analista de datos<\/b><\/a> <b>y ML Engineer<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Aprender\u00e1s todo el proceso, los algoritmos, las herramientas y los m\u00e9todos para entrenar modelos y ponerlos en producci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nuestros cursos de formaci\u00f3n profesional te permiten adquirir todas las competencias necesarias <\/span><b>para trabajar en el \u00e1mbito de la Data Science<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. De ese modo, podr\u00e1s aprender a dominar el lenguaje de programaci\u00f3n Python, la manipulaci\u00f3n de bases de datos, el Dataviz y el Deep Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Todos nuestros cursos se pueden cursar <\/span><b>en<\/b> <b>formaci\u00f3n continua o en BootCamp<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Adem\u00e1s ofrecemos un enfoque de \u00abblended learning\u00bb innovador que combina la formaci\u00f3n a distancia y la presencial para obtener lo mejor de ambos modelos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos programas est\u00e1n dise\u00f1ados por profesionales y pensados para satisfacer las necesidades concretas de las empresas. Los alumnos reciben un <\/span><b>diploma certificado por la Universidad de la Sorbonne<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y un 93 % de ellos encontr\u00f3 un trabajo inmediatamente despu\u00e9s de terminar su formaci\u00f3n. Descubre los cursos de DataScientest.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-babfb5c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"babfb5c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-dde26bd\" data-id=\"dde26bd\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-729ea12 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"729ea12\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubre nuestros cursos de Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f72ac66 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f72ac66\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-1c0253c\" data-id=\"1c0253c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d5710e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6d5710e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ya lo sabes todo sobre la Cross-Validation. Descubre ahora<\/span><span style=\"color: #5e36f3;\"><strong><a style=\"color: #5e36f3;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"> nuestro dosier completo sobre Machine Learning<\/a><\/strong><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> y<\/span><strong><span style=\"color: #5e36f3;\"><a style=\"color: #5e36f3;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular\"> nuestra introducci\u00f3n al lenguaje Python<\/a><\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-11fb60e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"11fb60e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-178a444\" data-id=\"178a444\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f707d2a elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"f707d2a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"La t\u00e9cnica del Train-Test Split\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"El enfoque Train-Test Split consiste en descomponer de manera aleatoria una serie de datos. Una parte servir\u00e1 para el entrenamiento del modelo de Machine Learning, la otra permitir\u00e1 probarlo para la validaci\u00f3n. Por lo general, se reserva entre un 70 % y 80 % de los datos de la serie para el entrenamiento. El 20-30 % restante se explotar\u00e1 en la cross-validation. Esta t\u00e9cnica es eficaz, salvo si los datos est\u00e1n limitados. Entonces puede faltar alguna informaci\u00f3n contenida en los datos que no se utilizan para el entrenamiento y, por tanto, los resultados pueden tener un gran sesgo. Sin embargo, si la serie de datos es amplia y la distribuci\u00f3n es igual entre las dos muestras, este enfoque es totalmente adecuado. Se pueden separar los datos de manera manual o usar el m\u00e9todo train_test split de scikit-learn.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"El m\u00e9todo K-Folds\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"La t\u00e9cnica K-Folds es f\u00e1cil de comprender y es particularmente conocida. Respecto a otros enfoques de Cross-Validation, suele resultar un modelo menos sesgado. Justamente, permite garantizar que todas las observaciones de la serie de datos original tengan la oportunidad de aparecer en la serie de entrenamiento y en la serie de prueba. En caso de datos de entrada limitados, resulta uno de los mejores enfoques. Primero se empieza separando la serie de datos de manera aleatoria en K folds. El procedimiento tiene un par\u00e1metro \u00fanico llamado \u201cK\u201d que hace referencia al n\u00famero de grupos en el se dividir\u00e1 la muestra. El valor de K no debe ser ni demasiado bajo ni demasiado alto y, por lo general, se elige un valor comprendido entre 5 y 10 en funci\u00f3n de la envergadura de la serie de datos. Por ejemplo, si K=10, la serie de datos se dividir\u00e1 en 10 partes. Un valor K m\u00e1s alto lleva a un modelo con menos sesgo, pero una varianza demasiado amplia puede llevar a un ajuste excesivo. Un valor m\u00e1s bajo es pr\u00e1cticamente lo mismo que utilizar el m\u00e9todo Train-Test Split. Despu\u00e9s se ajusta el modelo utilizando los folds K-1 (K menos 1). El modelo se valida usando el K-fold restante. Las puntuaciones y los errores se deben anotar. El proceso se repite hasta que cada K-fold sirva dentro de la serie de entrenamiento. La media de las puntuaciones registradas es la m\u00e9trica de rendimiento del modelo. Este proceso se puede realizar de manera manual o con ayuda de las funciones cross_val_score y cross_val-predict de la librer\u00eda Python de Scikit-Learn. La funci\u00f3n cross_val_score indica la puntuaci\u00f3n de cada fold de prueba, mientras que la funci\u00f3n cross_val_predict indica la puntuaci\u00f3n predicha para cada observaci\u00f3n de la serie de datos de entrada cuando formaba parte de la serie de prueba. En el caso de que el modelo (estimador) sea un clasificador y la variable objetivo (y) binaria o multiclase, se utiliza por defecto la t\u00e9cnica \\\"StratifiedKfold\\\". Este m\u00e9todo presenta pliegues estratificados, por ejemplo, manteniendo el porcentaje de muestras de cada clase en todos los folds. De este modo, los datos de los folds de entrenamiento y de prueba se distribuyen de manera equitativa. En los dem\u00e1s casos, se usa por defecto la t\u00e9cnica K_Fold para dividir y entrenar el modelo. Los folds se pueden utilizar como iteradores o en un bucle para entrenar en un marco de datos de Pandas.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo puedo aprender a usar la validaci\u00f3n cruzada?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"La Cross-Validation es un paso esencial en el proceso de Machine Learning. Para aprender a utilizarla, puedes apuntarte a los cursos de DataScientest. El Machine Learning y todas sus t\u00e9cnicas son parte central de nuestros itinerarios de Data Scientist, Data Analyst y ML Engineer. Aprender\u00e1s todo el proceso, los algoritmos, las herramientas y los m\u00e9todos para entrenar modelos y ponerlos en producci\u00f3n. Nuestros cursos de formaci\u00f3n profesional te permiten adquirir todas las competencias necesarias para trabajar en el \u00e1mbito de la Data Science. De ese modo, podr\u00e1s aprender a dominar el lenguaje de programaci\u00f3n Python, la manipulaci\u00f3n de bases de datos, el Dataviz y el Deep Learning. Todos nuestros cursos se pueden cursar en formaci\u00f3n continua o en BootCamp. Adem\u00e1s ofrecemos un enfoque de \\\"blended learning\\\" innovador que combina la formaci\u00f3n a distancia y la presencial para obtener lo mejor de ambos modelos. Estos programas est\u00e1n dise\u00f1ados por profesionales y pensados para satisfacer las necesidades concretas de las empresas. Los alumnos reciben un diploma certificado por la Universidad de la Sorbonne, y un 93 % de ellos encontr\u00f3 un trabajo inmediatamente despu\u00e9s de terminar su formaci\u00f3n. Descubre los cursos de DataScientest.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La cross-validation o validaci\u00f3n cruzada es un m\u00e9todo que permite probar el rendimiento de un modelo predictivo de Machine Learning. Descubre las t\u00e9cnicas m\u00e1s utilizadas y c\u00f3mo aprender a dominarlas. Despu\u00e9s de entrenar un modelo de Machine Learning con datos etiquetados, se supone que tiene que funcionar con nuevos datos. 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