Descripción: La Validación Cruzada V-fold es una técnica estadística utilizada para evaluar la capacidad de generalización de un modelo predictivo. Consiste en dividir un conjunto de datos en ‘V’ partes o pliegues, donde el modelo se entrena en ‘V-1’ pliegues y se valida en el pliegue restante. Este proceso se repite ‘V’ veces, de modo que cada pliegue se utiliza una vez como conjunto de validación. La principal ventaja de esta técnica es que permite utilizar todos los datos disponibles tanto para el entrenamiento como para la validación, lo que ayuda a obtener una estimación más robusta del rendimiento del modelo. Además, al promediar los resultados de las ‘V’ iteraciones, se minimiza la varianza en la evaluación, proporcionando una medida más confiable de la eficacia del modelo. La Validación Cruzada V-fold es especialmente útil en situaciones donde los conjuntos de datos son limitados, ya que maximiza la utilización de los datos disponibles. Esta técnica es ampliamente utilizada en la optimización de hiperparámetros, ya que permite evaluar diferentes configuraciones de modelos y seleccionar la que mejor se adapte a los datos, evitando el sobreajuste y mejorando la capacidad de generalización del modelo final.
