Fundamentos de machine learning · Evaluación de modelos

División entrenamiento/prueba/validación

Reservar datos con los que el modelo nunca entrena, para poder comprobar honestamente cómo se desempeña con ejemplos no vistos.

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Aprende antes

• Tipos de problemas de ML: La división básica entre aprendizaje supervisado (ejemplos etiquetados), no supervisado (sin etiquetas) y por refuerzo.

Lleva a

• Validación cruzada: Dividir los datos de varias formas distintas y promediar el rendimiento, para que una división afortunada o desafortunada no te engañe.

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