Descripción: La Validación Cruzada Ponderada es un método de validación cruzada que tiene en cuenta los pesos de las instancias en un conjunto de datos. A diferencia de la validación cruzada estándar, que divide el conjunto de datos en pliegues de manera uniforme, la validación cruzada ponderada asigna diferentes importancias a las instancias, lo que permite una evaluación más precisa del rendimiento del modelo, especialmente en situaciones donde los datos están desbalanceados. Este enfoque es particularmente útil en el aprendizaje supervisado, donde las clases pueden no estar representadas de manera equitativa. Al ponderar las instancias, se busca mitigar el sesgo que puede surgir de la sobre-representación de ciertas clases, asegurando que el modelo aprenda de manera más efectiva de todas las instancias. La validación cruzada ponderada se implementa comúnmente en modelos de clasificación y regresión, donde la precisión del modelo es crucial. Este método no solo mejora la robustez del modelo, sino que también proporciona una mejor estimación de su rendimiento en datos no vistos, lo que es esencial para la generalización en aplicaciones del mundo real.
