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Definición:
Técnica estadística que evalúa qué tan bien un modelo generaliza a datos no vistos, dividiendo el dataset en múltiples subconjuntos para entrenamiento y prueba iterativa.
Ejemplo clínico. Modelo de predicción de respuesta a antidepresivos se entrena con 80 % de pacientes y se prueba con 20 % restante, repitiendo 5 veces con diferentes divisiones. Precisión consistente del 75 % indica buena generalización.
Precaución. No garantiza funcionamiento en poblaciones muy diferentes al dataset original.
Relevancia para la práctica. Indicador clave de si una herramienta funcionará en tu población específica.
9,1 créditos
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