Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
K-fold estratificado
Versión de K-fold que preserva la distribución de clases en cada partición, esencial para datasets desbalanceados en clasificación.
Validación cruzada de series temporales
Técnica adaptada a datos temporales que utiliza rangos temporales sucesivos como conjuntos de prueba sin mezclar observaciones pasadas y futuras.
Validación cruzada anidada
Doble validación cruzada donde un bucle interno optimiza los hiperparámetros y un bucle externo evalúa el rendimiento del modelo optimizado.
K-fold por grupos
Variante de K-fold que garantiza que los mismos grupos nunca se encuentren simultáneamente en los conjuntos de entrenamiento y prueba.
Validación cruzada Shuffle Split
Método que genera aleatoriamente particiones de entrenamiento/prueba con un número configurable de iteraciones y tamaños de conjuntos.
K-fold repetido
K-fold repetido varias veces con inicializaciones aleatorias diferentes para reducir la varianza de la estimación del rendimiento.
Validación Holdout
Método simple que separa los datos en un único conjunto de entrenamiento y un único conjunto de prueba, menos robusto que la validación cruzada.
Puntuación de validación cruzada
Métrica de rendimiento promedio calculada sobre todas las particiones de validación cruzada, a menudo con su desviación estándar para medir la estabilidad.
Búsqueda en Cuadrícula con Validación Cruzada
Búsqueda exhaustiva de hiperparámetros combinada con validación cruzada para identificar la mejor configuración del modelo.
Búsqueda Aleatoria con Validación Cruzada
Alternativa a Grid Search que muestrea aleatoriamente las combinaciones de hiperparámetros con validación cruzada para optimizar el tiempo de cálculo.
Particiones de Validación Cruzada
Particiones individuales de los datos creadas durante la validación cruzada, sirviendo alternativamente como conjunto de prueba o entrenamiento.
Validación Cruzada de Monte Carlo
Método de validación cruzada que repite aleatoriamente la separación entrenamiento/prueba varias veces para estimar la distribución del rendimiento.
Iterador de Validación Cruzada
Objeto que genera los índices de las particiones para la validación cruzada, implementando diferentes estrategias de división de datos.
Validación Cruzada Adaptativa
Técnica avanzada que ajusta dinámicamente la estrategia de validación según las características de los datos y del modelo.
Fuga de Validación Cruzada
Fuga de información entre conjuntos de entrenamiento y prueba debido a un preprocesamiento incorrecto, invalidando los resultados de validación cruzada.
Validación Cruzada Bootstrap
Método que utiliza el muestreo con reemplazo para crear las particiones de validación, ofreciendo una estimación diferente del error de generalización.
Validación Cruzada Prequential
Estrategia de validación para flujos de datos que prueba cada observación inmediatamente después de su aprendizaje, adaptada a conceptos evolutivos.