Descripción: La aleatorización de datos es el proceso de reorganizar aleatoriamente el orden de las muestras en un conjunto de datos. Este procedimiento es fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la estadística, ya que ayuda a eliminar sesgos en los datos y a garantizar que los modelos entrenados sean más robustos y generalizables. Al mezclar los datos, se evita que el modelo aprenda patrones espurios que podrían estar presentes en el orden original de las muestras. La aleatorización es especialmente importante en la validación cruzada y la optimización de hiperparámetros, donde se busca encontrar la mejor configuración para un modelo. Al realizar múltiples experimentos con diferentes combinaciones de hiperparámetros, la aleatorización asegura que cada conjunto de datos utilizado en la validación sea representativo y no esté influenciado por el orden en que se presentaron las muestras. Esto contribuye a una evaluación más precisa del rendimiento del modelo y a una mejor selección de los hiperparámetros. En resumen, la aleatorización de datos es una técnica esencial que mejora la calidad del aprendizaje automático al proporcionar una base más sólida para la evaluación y optimización de modelos.
