Descripción: La validación cruzada de XGBoost es una técnica utilizada para evaluar cómo los resultados de un análisis estadístico se generalizarán a un conjunto de datos independiente. Esta metodología es fundamental en el contexto del aprendizaje automático, ya que permite estimar la eficacia de un modelo al dividir el conjunto de datos en múltiples subconjuntos. En el caso de XGBoost, que es un algoritmo de boosting de gradiente altamente eficiente, la validación cruzada ayuda a prevenir el sobreajuste, asegurando que el modelo no solo se ajuste bien a los datos de entrenamiento, sino que también mantenga un rendimiento sólido en datos no vistos. La validación cruzada se realiza típicamente dividiendo el conjunto de datos en ‘k’ pliegues, donde el modelo se entrena en ‘k-1’ pliegues y se valida en el pliegue restante. Este proceso se repite ‘k’ veces, permitiendo que cada pliegue actúe como conjunto de validación una vez. Al final, se promedian los resultados para obtener una estimación más robusta del rendimiento del modelo. Esta técnica no solo optimiza la selección de hiperparámetros, sino que también proporciona una evaluación más confiable de la capacidad de generalización del modelo, lo que es crucial en aplicaciones prácticas donde la precisión es esencial.
