Почему кросс-валидация считается эффективным методом для предотвращения переобучения модели?

Кросс-валидация считается эффективным методом для предотвращения переобучения модели, потому что позволяет получить более точную и надёжную оценку её производительности. 1

Некоторые преимущества кросс-валидации:

• Использование всех данных. 1 В отличие от простого разделения данных на тренировочный и тестовый наборы, кросс-валидация использует все данные для обучения и тестирования. 1 Это особенно важно, когда данных мало и необходимо максимально эффективно использовать каждый экземпляр. 1
• Избегание случайных ошибок. 1 Кросс-валидация позволяет избежать ошибок, которые могут возникнуть при однократном разделении данных. 1
• Выявление зависимости модели. 1 Кросс-валидация помогает выявить, насколько модель зависит от конкретного набора данных, что важно при работе с реальными данными, которые могут содержать шум и выбросы. 1
• Помощь в выборе параметров. 5 Кросс-валидация помогает в выборе оптимальных параметров модели, что может существенно повысить качество предсказаний. 5

Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные и плохо работает на новых данных. 1 Кросс-валидация помогает найти баланс между переобучением и недообучением. 1