Descripción: La Prueba de Validación es un método utilizado para evaluar el rendimiento de un modelo en datos no vistos, especialmente en el contexto de Machine Learning. Este proceso implica dividir el conjunto de datos en dos partes: un conjunto de entrenamiento, que se utiliza para ajustar el modelo, y un conjunto de validación, que se emplea para medir su capacidad de generalización. La Prueba de Validación es crucial para evitar el sobreajuste, donde un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su efectividad en datos nuevos. A través de métricas como la precisión, la recuperación y la F1-score, se puede determinar cuán bien el modelo está funcionando. Este enfoque no solo es aplicable en AutoML, sino que también se integra en metodologías de Desarrollo Guiado por Pruebas (TDD) y Desarrollo Guiado por Comportamiento (BDD), donde la validación de los resultados es fundamental para asegurar que el software cumple con los requisitos establecidos. En resumen, la Prueba de Validación es un componente esencial en el ciclo de vida del desarrollo de modelos de Machine Learning, garantizando que estos sean robustos y confiables en situaciones del mundo real.
