Descripción: El ‘pliegue’ en el contexto del aprendizaje automático se refiere a un subconjunto de los datos que se utiliza en la validación cruzada, una técnica fundamental para evaluar la capacidad de generalización de un modelo. En la validación cruzada, el conjunto de datos se divide en múltiples partes o ‘pliegues’, permitiendo que el modelo se entrene en una parte de los datos y se valide en otra. Este proceso se repite varias veces, asegurando que cada pliegue se utilice tanto para el entrenamiento como para la validación en diferentes iteraciones. Esta metodología ayuda a mitigar el sobreajuste, ya que proporciona una evaluación más robusta del rendimiento del modelo al utilizar diferentes subconjuntos de datos. Además, el uso de pliegues permite una mejor utilización de los datos disponibles, especialmente en situaciones donde el tamaño del conjunto de datos es limitado. En resumen, el concepto de pliegue es esencial para la creación de modelos de aprendizaje automático más precisos y confiables, ya que permite una evaluación más completa y evita que el modelo se ajuste demasiado a un conjunto específico de datos.
Historia: El concepto de pliegue en la validación cruzada se formalizó en la década de 1970, aunque sus raíces se pueden rastrear hasta los primeros desarrollos en estadística y aprendizaje automático. La validación cruzada se popularizó en la comunidad de aprendizaje automático a medida que los investigadores buscaban métodos más efectivos para evaluar modelos y evitar el sobreajuste. Con el avance de la computación y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, la técnica de pliegue se ha convertido en un estándar en la práctica del aprendizaje automático.
Usos: Los pliegues se utilizan principalmente en la validación cruzada para evaluar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático. Esta técnica es crucial en la selección de modelos, ya que permite comparar diferentes algoritmos y configuraciones de hiperparámetros de manera objetiva. Además, los pliegues son útiles en la estimación de la precisión de un modelo antes de su implementación en un entorno real, asegurando que el modelo generalice bien a datos no vistos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de pliegues es el método de validación cruzada k-fold, donde el conjunto de datos se divide en k partes. Por ejemplo, si se tiene un conjunto de datos de 1000 muestras y se elige k=5, el conjunto se dividirá en 5 pliegues de 200 muestras cada uno. El modelo se entrena en 4 pliegues y se valida en el pliegue restante, repitiendo este proceso 5 veces. Esto permite obtener una estimación más precisa del rendimiento del modelo. Otro ejemplo es el uso de pliegues en competiciones de ciencia de datos, donde los participantes deben optimizar sus modelos utilizando técnicas de validación cruzada para evitar el sobreajuste.
