Descripción: La Regresión Logística CV es una técnica de aprendizaje automático que combina la regresión logística con la validación cruzada, un método que permite evaluar la capacidad de generalización de un modelo. La regresión logística, en sí misma, es un modelo estadístico utilizado para predecir la probabilidad de que ocurra un evento binario, es decir, un resultado que puede ser clasificado en dos categorías. La inclusión de la validación cruzada en este proceso permite optimizar los hiperparámetros del modelo, asegurando que se seleccionen los mejores valores para mejorar la precisión y evitar el sobreajuste. Este enfoque es especialmente útil en conjuntos de datos donde la cantidad de muestras es limitada, ya que permite utilizar todos los datos disponibles para el entrenamiento y la validación del modelo. La Regresión Logística CV se implementa comúnmente en entornos de programación utilizando bibliotecas de aprendizaje automático, que facilitan la creación y evaluación de modelos. Al aplicar esta técnica, los analistas de datos pueden obtener modelos más robustos y confiables, lo que resulta en predicciones más precisas y útiles en diversas aplicaciones, desde la medicina hasta el marketing.
