La validación cruzada es una técnica fundamental en el aprendizaje automático cuyo objetivo es evaluar el rendimiento de generalización de un modelo en datos no observados. Dado el riesgo inherente de sobreajustar un modelo a un conjunto de datos concreto, la validación cruzada ofrece una solución. Al dividir el conjunto de datos original en varios subconjuntos, el modelo se entrena en algunos de estos subconjuntos y se prueba en los demás.

Al rotar el pliegue de prueba y promediar los resultados de todas las iteraciones, obtenemos una estimación más sólida del rendimiento del modelo. Este proceso iterativo no sólo proporciona información sobre la variabilidad y el sesgo potenciales del modelo, sino que también ayuda a mitigar el sobreajuste, garantizando que el modelo tenga un rendimiento equilibrado en los distintos subconjuntos de datos.