Descripción: KFold es una técnica de validación cruzada que divide el conjunto de datos en K subconjuntos, permitiendo el entrenamiento y la validación en diferentes divisiones. Esta metodología es fundamental en la evaluación de modelos de aprendizaje automático, ya que ayuda a mitigar el sobreajuste y proporciona una estimación más robusta del rendimiento del modelo. En cada iteración del proceso KFold, uno de los K subconjuntos se utiliza como conjunto de validación, mientras que los restantes K-1 subconjuntos se utilizan para entrenar el modelo. Este proceso se repite K veces, asegurando que cada subconjunto se utilice una vez como conjunto de validación. Al final, se promedian las métricas de rendimiento obtenidas en cada iteración para obtener una evaluación general del modelo. KFold es especialmente útil cuando se dispone de un conjunto de datos limitado, ya que maximiza la cantidad de datos utilizados para el entrenamiento y la validación. Además, permite una mejor comprensión de la variabilidad del rendimiento del modelo, lo que es crucial para la selección de hiperparámetros y la comparación de diferentes algoritmos. En resumen, KFold es una herramienta esencial en la caja de herramientas de un científico de datos, proporcionando una forma estructurada y efectiva de evaluar modelos de aprendizaje automático.
