<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Scikit-Learn on Sergio A. Mora Pardo | Líder técnico de IA/ML</title><link>https://sergiomorapardo.github.io/es/tags/scikit-learn/</link><description>Recent content in Scikit-Learn on Sergio A. Mora Pardo | Líder técnico de IA/ML</description><generator>Hugo</generator><language>es-CO</language><lastBuildDate>Sun, 06 Sep 2026 00:00:00 -0500</lastBuildDate><atom:link href="https://sergiomorapardo.github.io/es/tags/scikit-learn/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Validación cruzada que respeta los datos</title><link>https://sergiomorapardo.github.io/es/notas/validacion-cruzada-segun-los-datos/</link><pubDate>Sun, 06 Sep 2026 00:00:00 -0500</pubDate><guid>https://sergiomorapardo.github.io/es/notas/validacion-cruzada-segun-los-datos/</guid><description>&lt;p&gt;La validación cruzada suele presentarse como una configuración: elegir cinco folds y llamar a &lt;code&gt;cross_val_score&lt;/code&gt;. La decisión más importante ocurre antes. Un diseño de validación es una afirmación sobre cuáles observaciones pueden representar legítimamente el futuro.&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;El notebook fuente construye esa afirmación de forma progresiva, desde experimentos repetidos de hold-out hasta validación agrupada, temporal, estratificada y anidada. Esta nota condensa el recorrido en las decisiones que hacen creíble una evaluación.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>