Отличие между простыми методами оценки модели и кросс-валидацией заключается в подходе к оценке качества модели машинного обучения. 14

Простые методы оценки модели, например графический анализ, позволяют увидеть, как модель описала данные и насколько полученный прогноз соответствует сложившейся динамике. 2 Например, для этого строят линейный график, на который наносят фактические значения, расчётные и прогнозные. 2

Кросс-валидация даёт более объективную оценку производительности модели. 1 Она заключается в разделении данных на несколько частей, обучении модели на одной части и проверке её на другой. 1 Этот процесс повторяется несколько раз с использованием разных разбиений данных, чтобы получить более надёжную оценку производительности модели. 6

Таким образом, простые методы оценивают соответствие модели данным, в то время как кросс-валидация позволяет определить, насколько хорошо модель будет работать на новых, невиданных данных. 16