Descripción: K-fold es una técnica de validación cruzada utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y la optimización de hiperparámetros. Se refiere al número de grupos en los que se dividirá una muestra de datos dada para la validación cruzada. En este método, el conjunto de datos se divide en ‘k’ subconjuntos o ‘folds’. El modelo se entrena ‘k’ veces, cada vez utilizando ‘k-1’ folds para el entrenamiento y el fold restante para la validación. Este enfoque permite evaluar la capacidad de generalización del modelo de manera más robusta, ya que cada observación del conjunto de datos se utiliza tanto para el entrenamiento como para la validación en diferentes iteraciones. K-fold ayuda a mitigar el problema del sobreajuste, proporcionando una estimación más precisa del rendimiento del modelo en datos no vistos. La elección del valor de ‘k’ es crucial; valores comunes son 5 o 10, aunque se pueden utilizar otros dependiendo del tamaño del conjunto de datos y la complejidad del modelo. Esta técnica es especialmente útil en escenarios donde los datos son limitados, ya que maximiza el uso de la información disponible para el entrenamiento y la validación.
