Кросс-валидация (Cross-Validation – CV) – это метод оценки Моделей (Model) Машинного обучения (ML) в условиях небольшого объема данных. Датасет (Dataset) разделяют на N равных частей разными способами, затем обучают на первой и вычисляют эффективность с помощью второй части. Затем дообучают на второй и снова обсчитывают эффективность на третьей...

Валидационные данные (Validation Data, Holdout Data – "удержанные" данные) – это часть Датасета (Dataset), основа для проверки работоспособности Модели (Model) Машинного обучения (ML). Является одной из составляющих разделенного набора данных наряду с Тренировочными (Train Data) и Тестовыми (Test Data) данными. Пример. Мы создаем модель, предсказывающую потребление электроэнергии в городе. Если на тренировочных данных она, подобно человеческому мозгу, учится видеть скачки потребления электричества, то на тестовой Дата-сайентист (Data Scientist) проверяет качество обучения...