Введение Построение моделей машинного обучения — это сложный процесс, включающий различные этапы: от предварительной обработки данных и выбора функций до обучения и оценки модели. Одним из важнейших аспектов оценки модели является оценка ее эффективности на невидимых данных. Методы перекрестной проверки играют ключевую роль в достижении этой цели, обеспечивая надежную и надежную оценку эффективности обобщения модели. В этой статье мы углубимся в мир перекрестной проверки и рассмотрим..