75. Evaluación de modelos de aprendizaje automático

Cubre particiones de datos, validación cruzada, métricas, calibración, desbalance, fuga de información, sesgo y varianza. La práctica diseña evaluaciones que reflejan el costo real de errores y evitan resultados artificialmente optimistas.