Descripción: La Curva de Validación es un gráfico que ilustra cómo varía el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático en función de diferentes valores de parámetros. Este concepto es fundamental en el aprendizaje supervisado y la optimización de hiperparámetros, ya que permite a los investigadores y desarrolladores evaluar la efectividad de un modelo en relación con su complejidad y los datos de entrenamiento. En la práctica, la curva se genera al entrenar un modelo con diferentes configuraciones de hiperparámetros y medir su rendimiento, generalmente a través de métricas como la precisión, la exactitud o el error cuadrático medio. La visualización resultante ayuda a identificar el punto óptimo donde el modelo logra un equilibrio entre el sobreajuste y el subajuste. Un modelo que es demasiado simple puede no capturar la complejidad de los datos (subajuste), mientras que uno que es demasiado complejo puede ajustarse demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo su capacidad de generalización (sobreajuste). La Curva de Validación es, por lo tanto, una herramienta esencial para la selección de modelos y la mejora del rendimiento en el campo del aprendizaje automático, proporcionando una representación clara de cómo los cambios en los parámetros afectan la capacidad del modelo para hacer predicciones precisas.
