Основное отличие валидации от кросс-валидации при оценке модели заключается в подходе к разделению данных. 14

Валидация предполагает разделение данных на обучающий (train set) и тестовый (test set) наборы. 12 Тестовые данные не используются в процессе обучения, их главная цель — оценить, какое качество модель способна показать на новых данных. 12 Валидационные данные должны быть как можно сильнее похожи на тестовые. 2

Кросс-валидация предполагает разделение обучающей выборки на несколько частей (фолдов). 24 Затем модель обучается на нескольких фолдах и тестируется на оставшихся. 1 Этот процесс повторяется несколько раз, и результаты усредняются. 1

Таким образом, валидация используется для простых сценариев, а кросс-валидация — для более надёжной оценки при сложных задачах. 1