Как метод k-fold cross-validation помогает избежать переобучения модели?

Метод k-fold cross-validation помогает избежать переобучения модели следующим образом:

1. Данные делятся на k равных частей (фолдов). skvorets.ru Каждый фолд используется для тестирования, а остальные — для обучения модели. skvorets.ru
2. Процесс повторяется k раз, и каждый раз модель обучается на разных данных и тестируется на новой части данных. skvorets.ru
3. Каждая часть данных используется как для обучения, так и для тестирования, что даёт более надёжную и точную оценку качества модели. skvorets.ru При этом метод эффективно использует все доступные данные, и результат не зависит от случайности разделения. skvorets.ru
4. Это приводит к созданию более обобщаемой и надёжной модели, которая с меньшей вероятностью будет переобучена для конкретных шаблонов данных. docs.ultralytics.com