Кросс-валидация важна для машинного обучения, потому что позволяет:

• Оценить производительность модели на новых данных. 3 Оценка получается более достоверной, так как алгоритм проверяют на тех данных, которые он ещё не видел. 2
• Выявить переобучение модели и настроить гиперпараметры. 3 Это важно, так как при обучении модели есть риск недообучить или переобучить её, используя слишком сложные или слишком простые алгоритмы. 1
• Сравнить различные алгоритмы машинного обучения и выбрать наиболее подходящий. 3 Это происходит за счёт вычисления ошибки на тестовом наборе данных, который не использовался для обучения. 1 Тестовый набор помогает рассчитать точность модели и то, как она будет обобщаться с будущими данными. 1