Некоторые преимущества кросс-валидации перед обычным делением на обучающую и тестовую выборки:

• Более устойчивая оценка производительности. 1 Кросс-валидация позволяет оценивать модель несколько раз на различных подмножествах данных, что уменьшает влияние случайных факторов, которые могут возникнуть при однократном разделении. 1
• Использование всего набора данных для обучения и тестирования. 12 В процессе кросс-валидации каждая часть данных используется как часть обучающего набора и как часть тестового набора. 1 Это позволяет эффективнее использовать доступные данные, особенно если их ограниченный объём. 1
• Более точное выявление проблем переобучения и недообучения. 1 Кросс-валидация помогает выявить, насколько модель способна обобщать на новые данные, что полезно для выявления проблем переобучения или недообучения. 1
• Борьба с дисбалансом данных. 1 Если в данных есть дисбаланс классов, кросс-валидация может помочь в том, чтобы каждый класс хотя бы один раз был представлен в обучающем и тестовом наборах. 1
• Объективное сравнение моделей. 1 Когда есть несколько моделей для сравнения, кросс-валидация предоставляет более объективные оценки производительности каждой модели, так как каждая модель оценивается на одних и тех же данных. 1