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What is a test set in machine learning?<end_of_turn>
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En el aprendizaje automático, un conjunto de pruebas es un componente crucial del proceso de desarrollo del modelo. Es un subconjunto de datos que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático una vez entrenado. Las características clave y el propósito de un equipo de prueba incluyen:

1. Evaluación del rendimiento del modelo: la función principal de un conjunto de pruebas es evaluar qué tan bien se desempeña el modelo de aprendizaje automático con datos nuevos e invisibles. Ayuda a estimar la capacidad de generalización del modelo: su efectividad para hacer predicciones sobre datos que no encontró durante el entrenamiento.

2. Separación de los datos de entrenamiento: un conjunto de pruebas se mantiene separado de los datos de entrenamiento, que se utilizan para construir y entrenar el modelo. Esta separación es fundamental para garantizar que la evaluación del rendimiento del modelo sea imparcial y refleje su capacidad para generalizar desde los datos de entrenamiento a nuevos datos.

3. Evaluación realista: Lo ideal es que el conjunto de pruebas represente los datos del mundo real que encontrará el modelo en aplicaciones prácticas. Esto significa que los datos de prueba deben tener una distribución y características similares a los datos reales con los que pretende trabajar el modelo.

4. Prevención del sobreajuste: el uso de un conjunto de pruebas ayuda a identificar si el modelo ha sobreajustado los datos de entrenamiento. El sobreajuste ocurre cuando un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento, incluido su ruido y valores atípicos, y, en consecuencia, tiene un rendimiento deficiente con datos nuevos e invisibles.

5. Comparación de modelos: los conjuntos de prueba también se utilizan para comparar el rendimiento de diferentes modelos o diferentes versiones del mismo modelo. Esta comparación ayuda a seleccionar el mejor modelo para la implementación.

6. Evaluación de la etapa final: el conjunto de prueba generalmente se utiliza al final del proceso de desarrollo del modelo. Una vez que un modelo ha sido entrenado (usando el conjunto de entrenamiento) y validado (usando un conjunto de validación, si está disponible), el conjunto de prueba proporciona las métricas de rendimiento finales.

Es importante tener en cuenta que el conjunto de pruebas solo debe usarse una vez para evitar sesgos en la evaluación del modelo. El uso continuo del conjunto de pruebas para el ajuste del modelo puede provocar un sobreajuste inadvertido de los datos de la prueba, anulando su propósito como evaluador imparcial del rendimiento del modelo.<end_of_turn><eos>