Existen diversos métodos para validar modelos de aprendizaje automático, cada uno con sus particularidades. El método de validación cruzada implica dividir el conjunto de datos en k partes, usando una parte para pruebas y las restantes para entrenamiento, repitiendo este proceso k veces.