В чем отличие валидации от кросс-валидации при оценке модели?

Основное отличие валидации от кросс-валидации при оценке модели заключается в подходе к разделению данных. shakhbanov.org 4brain.ru

Валидация предполагает разделение данных на обучающий (train set) и тестовый (test set) наборы. shakhbanov.org thetahat.ru Тестовые данные не используются в процессе обучения, их главная цель — оценить, какое качество модель способна показать на новых данных. shakhbanov.org thetahat.ru Валидационные данные должны быть как можно сильнее похожи на тестовые. thetahat.ru

Кросс-валидация предполагает разделение обучающей выборки на несколько частей (фолдов). thetahat.ru 4brain.ru Затем модель обучается на нескольких фолдах и тестируется на оставшихся. shakhbanov.org Этот процесс повторяется несколько раз, и результаты усредняются. shakhbanov.org

Таким образом, валидация используется для простых сценариев, а кросс-валидация — для более надёжной оценки при сложных задачах. shakhbanov.org