Перекрёстная валидация — это метод оценки модели машинного обучения, при котором набор данных делится на две или более части. 5 Одна часть используется для обучения модели, а другая — для проверки её качества. 5 Этот процесс повторяется несколько раз с использованием разных разбиений данных, чтобы получить более надёжную оценку производительности модели. 5

Обычная валидация — это более простой подход, при котором набор данных единовременно делится на три набора: обучающий, валидационный и тестовый. 2 Обучающий набор используется для обучения модели, валидационный — для оценки её производительности во время обучения, а тестовый — для окончательной оценки модели. 2

Таким образом, основное отличие в том, что при перекрёстной валидации набор данных разбивается на несколько подмножеств для обучения и валидации, а при обычной — разделение единовременное. 2 Выбор между этими методами зависит от конкретных характеристик набора данных и доступных вычислительных ресурсов. 2