Descripción: La estrategia de evaluación es un plan sistemático diseñado para medir el rendimiento de un modelo o algoritmo en el contexto del aprendizaje automático y la ciencia de datos. Esta estrategia implica la selección de métricas adecuadas, la división de los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y la implementación de técnicas de validación cruzada. Su objetivo principal es garantizar que el modelo no solo se ajuste bien a los datos de entrenamiento, sino que también generalice adecuadamente a datos no vistos. Las métricas comunes utilizadas en la evaluación incluyen la precisión, la recuperación, la F1-score y el área bajo la curva ROC, entre otras. La estrategia de evaluación es crucial para identificar problemas como el sobreajuste y el subajuste, lo que permite a los desarrolladores ajustar sus modelos de manera efectiva. Además, una buena estrategia de evaluación ayuda a establecer una base sólida para la comparación entre diferentes modelos y algoritmos, facilitando la selección del mejor enfoque para un problema específico. En el contexto de MLOps, la estrategia de evaluación se integra en el ciclo de vida del desarrollo de modelos, asegurando que las implementaciones en producción mantengan un rendimiento óptimo a lo largo del tiempo.
