Visualiza cómo dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Observa el impacto de diferentes proporciones en las métricas del modelo.
Dividir los datos en entrenamiento y prueba es fundamental para evaluar cómo generalizará el modelo a datos nuevos. Si evaluamos en los mismos datos de entrenamiento, obtendremos una estimación optimista del rendimiento real. La proporción típica es 70-80% para entrenamiento y 20-30% para prueba.