Почему перекрестная проверка считается более надежным способом оценки моделей машинного обучения?

Перекрёстная проверка считается более надёжным способом оценки моделей машинного обучения по нескольким причинам:

• Использование всего набора данных. 2 Перекрёстная проверка применяет весь набор данных как для обучения, так и для тестирования. 2 Это уменьшает влияние потенциальных ошибок, которые могут присутствовать в одном фрагменте данных. 2
• Итеративное обучение и тестирование. 2 Модель обучают и тестируют на различных подмножествах. 2 Такой подход позволяет получить более точную и надёжную оценку производительности модели. 2
• Помощь в выявлении проблем. 5 Перекрёстная проверка помогает выявить такие проблемы, как переобучение (модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные и плохо работает на новых) и недостаточное оснащение (модель слишком упрощена, чтобы уловить закономерности в данных). 5
• Полезность для настройки гиперпараметров. 2 Перекрёстная проверка может помочь в определении оптимальных значений для конкретных параметров алгоритма машинного обучения. 2

Таким образом, за счёт использования всех данных, итеративного обучения и тестирования, а также помощи в выявлении проблем перекрестная проверка обеспечивает более надёжную оценку моделей машинного обучения 125.