Descripción: Un conjunto de evaluación es un subconjunto de datos que se utiliza para medir el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático después de que ha sido entrenado. Este conjunto es crucial para validar la capacidad del modelo para generalizar a datos no vistos, lo que significa que se evalúa su eficacia en situaciones del mundo real. Generalmente, el conjunto de evaluación se separa del conjunto de entrenamiento, que es el que se utiliza para ajustar los parámetros del modelo. La idea es que, al evaluar el modelo en un conjunto de datos diferente, se puede obtener una estimación más precisa de su rendimiento. Un buen conjunto de evaluación debe ser representativo del problema que se está resolviendo y debe contener ejemplos que el modelo no haya visto durante el entrenamiento. Esto ayuda a evitar el sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de generalización. En el contexto de la optimización de hiperparámetros y AutoML, el conjunto de evaluación se utiliza para comparar diferentes configuraciones de modelos y seleccionar la que mejor rendimiento ofrece. En resumen, el conjunto de evaluación es una herramienta esencial en el aprendizaje automático, ya que proporciona una medida objetiva de la efectividad de un modelo.
