Trabajar con documentos implica hacer pequeñas correcciones a ellos todos los días. A veces, el trabajo se realiza casi automáticamente, especialmente cuando es parte de tu rutina diaria. Sin embargo, en otros casos, trabajar con un documento inusual como una Evaluación de Desempeño para Estudiantes puede llevar tiempo valioso solo para realizar la investigación. Para asegurarte de que cada operación con tu documentación sea fácil y rápida, deberías encontrar una solución de edición óptima para este tipo de tareas.
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El paso final de este pipeline es evaluar qué tan bueno es nuestro modelo a través de la evaluación del rendimiento. La evaluación de modelos predictivos es uno de los pasos más cruciales en el pipeline. La idea básica es desarrollar el modelo utilizando algunas muestras de entrenamiento, pero probar este modelo de entrenamiento en algunas otras muestras no vistas, idealmente de datos futuros. Es importante notar que el error de entrenamiento no es muy útil, porque puedes sobreajustar muy fácilmente los datos de entrenamiento utilizando modelos complejos que no generalizan bien a muestras futuras. El error de prueba es la métrica clave porque es una mejor aproximación del verdadero rendimiento del modelo en muestras futuras. El enfoque clásico para la evaluación es a través del proceso de validación cruzada o CV. La idea principal detrás de la validación cruzada es dividir iterativamente un conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y validación. Y queremos ver el modelo en el conjunto de entrenamiento, y probar el modelo en el paso de validación, pero hacer esto de manera iterativa, muchas veces.
