hola, he consultado en otras fuentes sobre la diferencia entre cross_validate y train_test_split pero sigo sin entender la diferencia y en que caso es más conveniente usar una o la otra; si alguno me ayudara con una explicación sencilla?
hola, he consultado en otras fuentes sobre la diferencia entre cross_validate y train_test_split pero sigo sin entender la diferencia y en que caso es más conveniente usar una o la otra; si alguno me ayudara con una explicación sencilla?
¡Hola Christian! Entiendo que estás teniendo dificultades para entender la diferencia entre las funciones cross_validate y train_test_split en el contexto de Machine Learning.
Básicamente, train_test_split se utiliza para dividir un conjunto de datos en dos partes: una para entrenar el modelo y otra para probarlo. Por otro lado, cross_validate se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo a través de la validación cruzada, que implica dividir el conjunto de datos en varias partes y entrenar el modelo en cada una de ellas, mientras se evalúa en las restantes.
En resumen, train_test_split se utiliza para dividir los datos en dos partes para entrenamiento y prueba, mientras que cross_validate se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo a través de la validación cruzada, lo que puede proporcionar una evaluación más precisa del rendimiento del modelo.
Espero que esto te haya ayudado a aclarar tus dudas. Si necesitas más información o tienes alguna otra pregunta, no dudes en preguntar. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!