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La validación cruzada es una técnica para evaluar modelos de aprendizaje automático. Consiste en dividir un conjunto de datos en varios subconjuntos (o «pliegues»). El modelo se entrena en algunos subconjuntos y se prueba en otros. Esto permite estimar el rendimiento del modelo de forma más fiable al reducir el sobreajuste.
