Descripción: La evaluación de modelo es el proceso de medir y analizar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático para determinar su efectividad en la tarea específica para la cual fue diseñado. Este proceso implica el uso de métricas cuantitativas y cualitativas que permiten a los desarrolladores y científicos de datos entender cómo se comporta el modelo ante datos de prueba, que no fueron utilizados durante su entrenamiento. Las métricas comunes incluyen la precisión, la recuperación, la F1-score y el área bajo la curva ROC, entre otras. La evaluación de modelos es crucial para garantizar que el modelo no solo se ajuste bien a los datos de entrenamiento, sino que también generalice adecuadamente a datos no vistos. Esto ayuda a prevenir problemas como el sobreajuste, donde un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de hacer predicciones precisas en situaciones del mundo real. En el contexto de Big Data y MLOps, la evaluación de modelos se vuelve aún más compleja debido a la gran cantidad de datos y la necesidad de integrar procesos de desarrollo y operaciones. Por lo tanto, se requieren herramientas y técnicas avanzadas para realizar evaluaciones efectivas y eficientes, asegurando que los modelos sean robustos y confiables en entornos de producción.
