TÉCNICAS DE VALIDACIÓN CRUZADA

Las técnicas de validación cruzada son esenciales para evaluar la efectividad de los modelos de aprendizaje automático, garantizando resultados más precisos y confiables. Este libro ofrece una exploración exhaustiva de sus fundamentos y aplicaciones, cubriendo desde las estrategias más comunes hasta las más avanzadas. A lo largo de sus capítulos, se profundiza en métodos específicos como K-Fold, Leave-One-Out y técnicas para datos desequilibrados o de series temporales. Además, aborda cómo implementar estos enfoques en Python y las métricas clave para evaluar su desempeño. Ideal tanto para novatos como para expertos, este texto es una guía indispensable para mejorar la precisión y robustez de los modelos predictivos.

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