Кросс-валидация пытается решить следующие проблемы:

• Переобучение. 14 Модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные и плохо работает на новых данных. 1
• Недообучение. 1 Модель не успела выучить закономерности в данных. 1
• Зависимость от конкретного набора данных. 1 Это важно при работе с реальными данными, которые могут содержать шум и выбросы. 1

Эффективность кросс-валидации заключается в том, что она позволяет:

• Получить более объективную оценку. 1 Кросс-валидация использует все доступные данные для обучения и тестирования, что делает её более надёжной и точной. 1
• Эффективно использовать данные. 2 Метод позволяет использовать все данные для обучения и тестирования, что особенно важно в случае ограниченных наборов данных. 2
• Выбрать оптимальные параметры модели. 2 Это может существенно повысить качество предсказаний. 2

Однако у кросс-валидации есть и недостатки: она может быть вычислительно затратной, особенно для больших наборов данных и сложных моделей. 2 Также требуется тщательная настройка параметров, неправильный выбор которых может привести к неточным оценкам и неправильным выводам. 1