Křížová validace modelu

Cross-validation for machine learning

Křížová validace opakovaně rozděluje data, aby odhadla schopnost modelu zobecnit mimo trénovací vzorek.

V jednotlivých kolech se model učí na části dat a hodnotí na oddělené části, přičemž role vzorků se střídají. Výsledek poskytuje stabilnější odhad než jediné rozdělení, nesmí však dojít k úniku testovacích informací do trénování.