Descripción: La métrica de validación es una medida cuantitativa utilizada para evaluar el rendimiento de un modelo en un conjunto de validación. En el contexto del aprendizaje automático, donde múltiples dispositivos o nodos pueden colaborar para entrenar un modelo sin compartir datos sensibles, la métrica de validación se convierte en una herramienta crucial para garantizar que el modelo generalice bien a nuevos datos. Estas métricas pueden incluir precisión, recall, F1-score, entre otras, y permiten a los investigadores y desarrolladores monitorear el progreso del entrenamiento y ajustar los parámetros del modelo en consecuencia. La métrica de validación no solo proporciona una evaluación del rendimiento del modelo, sino que también ayuda a identificar problemas como el sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. En el aprendizaje federado, la métrica de validación se calcula localmente en cada dispositivo y se agrega para obtener una visión global del rendimiento del modelo, lo que permite una mejora continua sin comprometer la privacidad de los datos. Esta característica es especialmente relevante en aplicaciones donde la protección de la información personal es fundamental, como en el sector de la salud o en servicios financieros.
