Валидация данных при разработке машинного обучения важна по нескольким причинам:

• Повышение точности и надёжности моделей. 1 Валидация помогает выявить и исправить несоответствия, ошибки и пропущенные значения, что повышает точность моделей, основанных на данных. 1
• Выявление предвзятости и перекосов. 1 Анализ распределения данных и их характеристик позволяет выявить и смягчить предвзятость, которая может привести к дискриминационным результатам в прогнозах модели. 1
• Экономия времени и ресурсов. 1 Обнаружение и исправление ошибок на ранних этапах процесса позволяет сэкономить время и ресурсы, которые в противном случае были бы потрачены на обучение и отладку моделей с использованием исправленных данных. 1
• Обеспечение безопасности. 3 Валидация помогает выявить уязвимости безопасности, особенно если данные являются конфиденциальными или чувствительными. 3
• Оценка гибкости модели. 4 Проверка модели позволяет получить представление о её гибкости и сделать её более гибкой. 4
• Определение переобучения и недостаточной подготовки. 45 Валидация помогает определить, является ли модель недостаточно подготовленной или перегруженной. 4