В чем заключаются преимущества кросс-валидации по сравнению с методом проверки на валидационном наборе?

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

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