Кросс-валидация нужна для того, чтобы:

• Оценить производительность модели на новых данных. 2 Это позволяет проверить способность модели обобщать данные на новых, ранее не встречавшихся случаях. 2
• Выявить переобучение модели и настроить гиперпараметры. 2 Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо обучается на обучающих данных и плохо работает на новых, невидимых данных. 5
• Сравнить различные алгоритмы машинного обучения и выбрать наиболее подходящий. 2

Кросс-валидация заключается в разделении имеющегося набора данных на две или более части. 2 Одна часть используется для обучения модели, а другая — для проверки её качества. 2 Этот процесс повторяется несколько раз с использованием разных разбиений данных, чтобы получить более надёжную оценку производительности модели. 2