¿Qué hace una validación cruzada de 5 partes (5-fold)?
Opciones
- Entrena un modelo con el 80 % de los datos y lo prueba con el otro 20 %, cinco veces con la misma división
- Toma cinco muestras aleatorias con reemplazo y promedia los modelos
- Entrena cinco modelos con distintas semillas aleatorias sobre todos los datos y los promedia
- Divide los datos en cinco partes y entrena cinco modelos, validando cada vez con una parte distinta, y promedia las puntuaciones (Opción correcta)
Respuesta
Divide los datos en cinco partes y entrena cinco modelos, validando cada vez con una parte distinta, y promedia las puntuaciones
Por qué
Cada parte se usa exactamente una vez como datos de validación mientras las otras cuatro entrenan el modelo. Las cinco puntuaciones se promedian, y su dispersión indica lo estable que es el resultado.
Usa todos los datos tanto para entrenar como para validar, lo que ayuda cuando el conjunto de datos es pequeño.
Cuesta k entrenamientos.
Recuerda
k partes, k modelos, cada parte valida una vez.