🚀 La validación cruzada sirve para entrenar modelos de machine learning.
- ✅ Mayor precisión: permite evaluar el rendimiento real de los algoritmos evitando el sobreajuste.
- 🔍 Mejor control de calidad: asegura que los modelos sean más confiables antes de su implementación.
- 💡 Optimización de recursos: reduce errores y costos al validar con datos más representativos.
La innovación no está solo en crear modelos, sino en garantizar que funcionen 🌍.
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