K-Fold Cross Validation
La validación cruzada en k particiones es una técnica de evaluación en la que los datos se dividen en k subconjuntos del mismo tamaño. Cada uno de estos subconjuntos actúa como conjunto de prueba una vez, mientras los restantes se utilizan para el entrenamiento.
Contexto
Este método es muy popular en aprendizaje automático porque ofrece una estimación más confiable del rendimiento de un modelo que un simple split entrenamiento/prueba. Además, ayuda a evitar problemas de sobreajuste durante la selección de hiperparámetros.
Ejemplo
Si k=5: los datos se dividen en 5 partes. El modelo se entrena 5 veces, utilizando en cada iteración 4 particiones como entrenamiento y 1 como prueba. La métrica final es el promedio de los 5 resultados.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Evaluación más robusta y menos dependiente de una única división.
- ✅ Aprovecha todo el conjunto de datos.
- ❌ Costoso en términos computacionales.
- ❌ No siempre práctico para bases de datos muy grandes.
La validación cruzada en k pliegues es una manera de obtener una estimación más justa y estable del rendimiento de un modelo. Al reutilizar todos los datos tanto para entrenar como para probar, reduce el riesgo de que una partición “afortunada” o “desafortunada” distorsione los resultados.
En la práctica, los valores más comunes son k=5 y k=10, aunque depende del tamaño y la naturaleza del dataset. En clasificación, se suele usar la versión estratificada, que garantiza que cada pliegue respete las proporciones originales de las clases.
No obstante, hay que considerar los costos: entrenar un modelo diez veces puede ser trivial para un árbol de decisión, pero prohibitivo para una red neuronal profunda. Por eso, en muchos proyectos se combina una validación rápida con un split simple y se reserva la k-fold para la fase de ajuste fino de hiperparámetros o la comparación final de modelos.
📚 Referencias
- James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning.
