Descripción: Las ‘pruebas en muestra’ se refieren a la evaluación de un modelo utilizando el mismo conjunto de datos que se empleó para su entrenamiento. Este enfoque, aunque puede parecer conveniente, presenta limitaciones significativas en términos de validez y generalización. Al probar un modelo en los mismos datos que se utilizaron para ajustarlo, se corre el riesgo de obtener resultados engañosos, ya que el modelo puede haber aprendido patrones específicos de esos datos, incluyendo ruido y anomalías, en lugar de captar tendencias generales aplicables a nuevos datos. Esta práctica puede llevar a un sobreajuste, donde el modelo muestra un rendimiento excepcional en el conjunto de entrenamiento pero falla al aplicarse a datos no vistos. Por lo tanto, es crucial que los investigadores y desarrolladores utilicen conjuntos de datos separados para la evaluación, asegurando que el modelo sea capaz de generalizar y ofrecer predicciones precisas en situaciones del mundo real. En resumen, aunque las pruebas en muestra pueden proporcionar una indicación inicial del rendimiento del modelo, no deben ser la única medida de su eficacia, y es fundamental complementarlas con evaluaciones más robustas que incluyan datos no utilizados durante el entrenamiento.
