Descripción: La validación cruzada anidada es un método robusto para estimar la habilidad de un modelo en datos no vistos, utilizando dos bucles de validación cruzada. En el primer bucle, se divide el conjunto de datos en varias particiones, donde cada partición se utiliza como conjunto de prueba en diferentes iteraciones, mientras que las restantes se utilizan para entrenar el modelo. Este proceso permite evaluar la capacidad del modelo para generalizar a datos no vistos. En el segundo bucle, se lleva a cabo una búsqueda de hiperparámetros, donde se ajustan los parámetros del modelo en función de los resultados obtenidos en el primer bucle. Esta técnica es especialmente valiosa en situaciones donde se desea evitar el sobreajuste y se busca una estimación más precisa del rendimiento del modelo. La validación cruzada anidada es ampliamente utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y la ciencia de datos, ya que proporciona una evaluación más confiable de los modelos, permitiendo a los científicos de datos seleccionar el modelo más adecuado para sus necesidades específicas.
