Возможно, имелись в виду преимущества кросс-валидации перед простым разделением данных на тренировочный и тестовый наборы. 1 Некоторые из них:

• Объективная оценка. 1 Кросс-валидация даёт более точную оценку производительности модели, так как использует все доступные данные для обучения и тестирования. 1
• Избегание переобучения. 1 Метод помогает найти баланс между переобучением и недообучением. 1 Это важно для моделей, которые могут быть склонны к переобучению на небольших наборах данных. 1
• Использование всех данных. 1 Это особенно важно, когда данных мало и необходимо максимально эффективно использовать каждый экземпляр. 1
• Выбор параметров. 4 Кросс-валидация помогает в выборе оптимальных параметров модели, что может существенно повысить качество предсказаний. 4
• Работа с нестабильными алгоритмами. 3 Многие модели, например деревья решений или случайный лес, могут дать разные результаты при разных случайных разделениях данных. 3 Кросс-валидация позволяет устранить эти вариации и получить более стабильную оценку производительности модели. 3