La validación cruzada, también conocida como cross validation, es una técnica que se usa en el aprendizaje automático (machine learning) para evaluar la variabilidad de los datos y la confiabilidad de cualquier modelo que se esté utilizando. 

En este artículo conocerás qué es cross validation, cómo se usa y la importancia de la validación cruzada para el machine learning.

¿Qué es cross validation?

La cross validation  es un método que consiste en evaluar y probar el rendimiento de un modelo de machine learning, con el fin de encontrar un mejor modelo rápidamente. Esta técnica ayuda a la comprensión y aplicación de este modelado predictivo, siendo fácil y sencilla de aplicar. 

Además, la validación cruzada tiene menor sesgo al estimar las habilidades del modelo. 

¿Cómo usar cross validation?

Hoy en día existen dos principales técnicas de validación cruzada: Train-Test Split y K-Folds. A continuación, te explicaremos cómo utilizar las dos técnicas.

Esta técnica descompone de manera aleatoria una serie de datos y se divide en dos partes. La primera, que es entre el 70% y 80% de los datos de la serie, sirve para el entrenamiento del modelo de aprendizaje automático y la segunda, entre el 20% y 30% de los datos restantes, te permite probarla para la validación.

Es eficaz, si los datos no están limitados, si la serie de datos cuenta con un límite entonces puede faltar alguna información que no se utiliza para el entrenamiento, causando que los resultados puedan tener un gran sesgo.

Si la serie de datos es amplia y la distribución es igual entre las dos partes, esta técnica es la ideal para utilizar. 

Este método es fácil de comprender y es la más conocida, siendo un modelo menos sesgado, pues permite garantizar todas las observaciones de la serie de datos original. Si los datos de entrada son limitados, entonces este método es ideal. 

Tenemos que señalar que esta técnica tiene un parámetro único llamado “K”, que hace referencia al número de grupos en el que se dividirá la muestra. 

El valor K no debe ser ni demasiado bajo ni demasiado alto, un valor más alto lleva a un modelo con menos sesgo, pero una varianza demasiado amplia puede llevar a un ajuste excesivo. Sin embargo, un valor más bajo es prácticamente lo mismo que utilizar el método Train-Test Split. 

Importancia de cross validation en Machine Learning 

La validación cruzada o cross validation es un método que ayuda a garantizar la exactitud de las predicciones del modelo del aprendizaje automático que se está utilizando. El proceso de validación consiste en decidir si los resultados digitales que cuantifican las relaciones hipotéticas entre las variables. 

Para machine learning, la cross validation es vital, pues se utiliza para comparar los diferentes modelos y seleccionar el más adecuado para un problema específico.