Descripción: El ‘Plegado’ es un término utilizado en el ámbito de la optimización de hiperparámetros, que se refiere a un subconjunto de datos empleado en la validación cruzada. Este proceso es fundamental para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático, ya que permite dividir el conjunto de datos original en múltiples partes. En cada iteración, una parte se utiliza para entrenar el modelo, mientras que el resto se utiliza para validar su desempeño. Esta técnica ayuda a mitigar el sobreajuste, asegurando que el modelo generalice bien a datos no vistos. El plegado se puede realizar de diversas maneras, siendo las más comunes el ‘k-fold cross-validation’, donde el conjunto de datos se divide en ‘k’ pliegues, y el ‘leave-one-out’, donde cada observación se utiliza como un pliegue individual. La elección del número de pliegues y la estrategia de división puede influir significativamente en la estimación del rendimiento del modelo, lo que hace que el plegado sea una herramienta crucial en la optimización de hiperparámetros. Además, el uso de esta técnica permite una mejor utilización de los datos disponibles, especialmente en situaciones donde el tamaño del conjunto de datos es limitado, garantizando que cada observación tenga la oportunidad de ser utilizada tanto para el entrenamiento como para la validación.
