Evaluación de Algoritmos de Clasificación utilizando Validación Cruzada

Abstract

La validación cruzada permite evaluar la precisión de los algoritmos de clasificación con bajo error, pero tiene el problema de alto costo computacional para grandes volúmenes de datos. En este trabajo se realiza la implementación serial y paralela de las técnicas de validación cruzada dejando uno afuera y de K iteraciones utilizando el entorno de software R. Se presenta una comparación entre los resultados de precisión y error obtenidos a partir de las técnicas de validación cruzada, así como el tiempo de ejecución de los mismos, reduciéndose en la implementación paralela.