Descripción: El K-plegado es una técnica de validación cruzada ampliamente utilizada en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en el entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje supervisado. Su principal objetivo es proporcionar una estimación más robusta del rendimiento del modelo al dividir el conjunto de datos en ‘K’ subconjuntos o pliegues. Durante el proceso de validación, el modelo se entrena ‘K’ veces, cada vez utilizando ‘K-1’ pliegues para el entrenamiento y el pliegue restante para la validación. Este enfoque permite que cada observación del conjunto de datos se utilice tanto para el entrenamiento como para la validación, lo que ayuda a mitigar problemas de sobreajuste y proporciona una evaluación más precisa del rendimiento del modelo. Además, el K-plegado es especialmente útil en situaciones donde los datos son limitados, ya que maximiza la cantidad de datos utilizados para el entrenamiento. La elección del valor de ‘K’ puede influir en el tiempo de computación y en la variabilidad de los resultados, siendo común utilizar valores como 5 o 10. En resumen, el K-plegado es una herramienta esencial en la práctica del aprendizaje automático, que permite a los investigadores y desarrolladores evaluar de manera efectiva la capacidad de generalización de sus modelos.
Historia: La técnica de K-plegado se popularizó en la década de 1990 como una forma de validar modelos de aprendizaje automático. Aunque sus orígenes se remontan a métodos estadísticos más antiguos, su adopción en el contexto del aprendizaje automático se debe a la necesidad de evaluar modelos de manera más efectiva, especialmente en situaciones donde los conjuntos de datos son limitados. A medida que el aprendizaje profundo y otros enfoques de modelado estadístico comenzaron a ganar popularidad, el K-plegado se convirtió en una práctica estándar para evaluar el rendimiento de estos modelos complejos.
Usos: El K-plegado se utiliza principalmente en la validación de modelos de aprendizaje automático, permitiendo a los investigadores y desarrolladores evaluar la capacidad de generalización de sus modelos. Es especialmente útil en el entrenamiento de diversos algoritmos de aprendizaje automático, donde los conjuntos de datos pueden ser grandes y complejos. Además, se aplica en la selección de hiperparámetros, ayudando a determinar la mejor configuración para un modelo específico.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de K-plegado es en la clasificación de imágenes, donde un modelo de aprendizaje automático se entrena utilizando un conjunto de datos de imágenes de diferentes categorías. Al aplicar K-plegado, el modelo se evalúa en múltiples iteraciones, lo que permite obtener una medida más confiable de su precisión y capacidad para generalizar a nuevas imágenes. Otro ejemplo es en la predicción de enfermedades a partir de datos médicos, donde K-plegado ayuda a validar modelos que pueden ser críticos para la toma de decisiones clínicas.
