Descripción: La validación temporal es un método de validación de modelos que se basa en la división de los datos según el tiempo. A diferencia de la validación tradicional, que puede utilizar divisiones aleatorias de los datos, la validación temporal respeta la secuencia temporal de los datos, lo que es crucial en contextos donde el tiempo es un factor determinante, como en series temporales. Este enfoque permite evaluar la capacidad del modelo para generalizar a datos futuros, ya que se entrena con datos pasados y se valida con datos que ocurren posteriormente. La validación temporal es especialmente relevante en aplicaciones de optimización de hiperparámetros, AutoML, MLOps y detección de anomalías con inteligencia artificial, donde la precisión y la robustez del modelo son esenciales. Al implementar este método, se pueden identificar problemas de sobreajuste y asegurar que el modelo no solo funcione bien en los datos de entrenamiento, sino que también sea efectivo en situaciones del mundo real. Las características principales de la validación temporal incluyen la creación de conjuntos de entrenamiento y prueba que reflejan la cronología de los datos, así como la posibilidad de realizar múltiples iteraciones de validación para obtener estimaciones más precisas del rendimiento del modelo.
