En la validación cruzada, queremos dividir los datos en varios subconjuntos y luego entrenar iterativamente el modelo dejando fuera cada subconjunto (que generalmente llamamos pliegues) y luego probar...En la validación cruzada, queremos dividir los datos en varios subconjuntos y luego entrenar iterativamente el modelo dejando fuera cada subconjunto (que generalmente llamamos pliegues) y luego probar el modelo en ese pliegue repartido Vamos a escribir nuestro propio código para hacer esta división; una forma relativamente fácil de esto es crear un vector que contenga los números de pliegue y luego barajarlo aleatoriamente para crear las asignaciones de pliegue para cada punto de datos.
