Descripción: La validación cruzada entrelazada es un método de evaluación de modelos que combina la validación cruzada tradicional con un enfoque más sofisticado para evitar el sobreajuste y garantizar una estimación más precisa del rendimiento del modelo. En este método, los datos se dividen en múltiples subconjuntos, y se realizan varias iteraciones de entrenamiento y prueba. En cada iteración, un subconjunto diferente se utiliza como conjunto de prueba, mientras que el resto se utiliza para entrenar el modelo. Lo que distingue a la validación cruzada entrelazada es que, en cada paso, se lleva a cabo una validación cruzada adicional dentro del conjunto de entrenamiento, lo que permite ajustar los hiperparámetros del modelo de manera más efectiva. Este enfoque no solo proporciona una evaluación más robusta del modelo, sino que también ayuda a identificar la mejor configuración de hiperparámetros, lo que es crucial para mejorar la precisión y la generalización del modelo. La validación cruzada entrelazada es especialmente útil en situaciones donde los datos son limitados, ya que maximiza el uso de la información disponible y minimiza la posibilidad de que el modelo se ajuste demasiado a un conjunto específico de datos. En resumen, este método es una herramienta valiosa en la evaluación de modelos, proporcionando una forma más confiable de medir su rendimiento y efectividad.
