Walidacja krzyżowa to statystyczna metoda oceny modeli predykcyjnych, która polega na podziale zbioru danych na dopełniające się podzbiory. Część danych jest wykorzystywana jako zbiór uczący do trenowania modelu, a pozostała część służy jako zbiór testowy lub walidacyjny do weryfikacji jego działania. Technika ta pozwala na rzetelne oszacowanie trafności prognostycznej oraz zdolności uogólniania modelu na nowych, niewidocznych danych. Dzięki temu można skutecznie minimalizować ryzyko nadmiernego dopasowania, znanego również jako przeuczenie.
Źródło: pl.wikipedia.org
