Descripción: Un conjunto de validación es un subconjunto de datos que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo durante el proceso de entrenamiento. Este conjunto es crucial para garantizar que el modelo no solo se ajuste a los datos de entrenamiento, sino que también generalice bien a datos no vistos. Al separar una parte de los datos originales para la validación, se puede medir la capacidad del modelo para hacer predicciones precisas y evitar el sobreajuste, que ocurre cuando un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de generalización. En el contexto del procesamiento de lenguaje natural (PLN), los conjuntos de validación permiten evaluar la efectividad de modelos en tareas como la clasificación de texto, la traducción automática o el análisis de sentimientos. La selección adecuada de un conjunto de validación es fundamental, ya que debe ser representativo del dominio del problema y contener ejemplos variados que reflejen la diversidad del lenguaje. Esto asegura que las métricas de rendimiento obtenidas sean fiables y útiles para la mejora continua del modelo.
