Кросс-валидация (перекрестная проверка) – это метод оценки Моделей (Model) Машинного обучения (ML) путем обучения нескольких из них на подмножествах доступных входных данных и их оценки на другом дополнительном подмножестве. Такая проверка используется для обнаружения Переобучения (Overfitting), т.е. неспособности распознать паттерн. Всегда необходимо проверять стабильность предсказывающего Алгоритма (Algorithm): нам нужна уверенность в том, что модель имеет представление о большинстве шаблонов в...

Кросс-валидация в машинном обучении – это метод, который позволяет оценить и проверить точность работы алгоритма на основе разделения данных на две группы: тренировочную и тестовую. Таким образом, данный метод позволяет проверить, насколько алгоритм способен работать на неизвестных данных. Важным преимуществом кросс-валидации является то, что она позволяет использовать все имеющиеся данные для проверки точности работы алгоритма и тем самым уменьшить возможность влияния случайных ошибок на результаты...