9 Validación y Evaluación
La validación y evaluación constituyen etapas fundamentales en la aplicación de modelos de aprendizaje automático. Una vez entrenado un modelo, es esencial garantizar que sea robusto, confiable y capaz de generalizar adecuadamente a nuevos datos. Una rigurosa realización de las mencionadas etapas permite cuantificar el desempeño del modelo, detectar posibles deficiencias y, cuando se dispone de múltiples modelos alternativos, establecer criterios objetivos para su comparación y selección.
La evaluación se orienta a medir el rendimiento del modelo sobre los datos utilizados en su entrenamiento o prueba, proporcionando una medida de su eficacia. En contraste, la validación busca evaluar su capacidad de generalización y mitigar la dependencia de los datos de entrenamiento.
Para estos fines, se emplean diversas estrategias y métricas que proporcionan un análisis detallado del desempeño y de la capacidad del modelo para adaptarse a nuevos escenarios. Estos métodos no solo permiten evaluar su efectividad y detectar oportunidades de mejora, sino también fundamentar comparaciones entre diferentes alternativas y facilitar la toma de decisiones informadas.
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