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...