Descripción: La precisión de validación es una métrica fundamental en el ámbito del aprendizaje automático, que se refiere a la capacidad de un modelo para realizar predicciones correctas cuando se evalúa en un conjunto de datos de validación. Este conjunto de datos es distinto del conjunto de entrenamiento, lo que permite evaluar la generalización del modelo a datos no vistos. La precisión se calcula como la proporción de predicciones correctas sobre el total de predicciones realizadas. Una alta precisión de validación indica que el modelo no solo ha aprendido a memorizar los datos de entrenamiento, sino que también ha capturado patrones relevantes que le permiten hacer predicciones precisas en datos nuevos. Esta métrica es crucial para evitar el sobreajuste, donde un modelo se desempeña excepcionalmente bien en el conjunto de entrenamiento pero falla en generalizar a otros datos. La precisión de validación, por lo tanto, no solo es un indicador del rendimiento del modelo, sino que también guía el proceso de optimización y mejora continua del mismo.
