Also known as: Cross validation
Кросс-валидация — это метод оценки, который оценивает, насколько хорошо модель generalizes, обучая и тестируя ее на разных непересекающихся подмножествах данных. Она помогает снизить зависимость от одного train-test split и может дать более надежные estimates производительности.
A mechanism for estimating how well a model would generalize to new data by testing the model against one or more non-overlapping data subsets withheld from the training set.