Descripción: La precisión de prueba es una métrica fundamental en el ámbito del aprendizaje automático que evalúa el rendimiento de un modelo al ser aplicado a un conjunto de datos que no ha sido utilizado durante su entrenamiento. Esta métrica se define como la proporción de predicciones correctas realizadas por el modelo en el conjunto de prueba, en comparación con el total de predicciones realizadas. La precisión de prueba es crucial para determinar la capacidad de generalización de un modelo, es decir, su habilidad para hacer predicciones precisas en datos no vistos. Un modelo con alta precisión de prueba indica que ha aprendido patrones relevantes en los datos de entrenamiento y puede aplicarlos efectivamente a nuevos datos. Por otro lado, una baja precisión de prueba puede ser un indicativo de sobreajuste, donde el modelo se ha adaptado demasiado a los datos de entrenamiento y no puede generalizar bien. La precisión de prueba se utiliza en diversas aplicaciones, desde clasificación hasta regresión, y es una de las métricas más comunes para evaluar modelos en competiciones de ciencia de datos y en la investigación académica.
