Кросс-валидация – это метод оценки производительности модели машинного обучения, который позволяет оценить, насколько хорошо модель будет работать на новых данных, которые она ранее не видела. Вместо того, чтобы просто разделить тренировочные данные на две части (например, 80% на обучение и 20% на валидацию), кросс-валидация разбивает данные на несколько частей (называемых фолдами) и выполняет несколько итераций обучения и проверки модели на разных комбинациях этих фолдов. Существует несколько различных вариантов кросс-валидации, но наиболее распространенными являются k-fold и stratified k-fold кросс-валидация. K-fold кросс-валидация разбивает данные на k фолдов (обычно выбираются значения k от 5 до 10) и выполняет k итераций, в каждой из которых один из фолдов используется для валидации, а остальные фолды – для обучения модели. То есть данные разбивают на k-1 частей для обучения и 1 часть для тестирования, и процесс обучения и оценки модели повторяется k раз, при этом каждый раз другая часть используется для валидации. Результаты оценки модели в каждой итерации усредняются, чтобы получить окончательную оценку производительности модели для данного набора данных. Кроме того, k-fold кросс-валидация позволяет использовать все доступные данные в качестве обучающей и валидационной выборок, что может помочь улучшить надежность оценки и предотвратить переобучение модели. Стратифицированная k-fold кросс-валидация – это вариант k-fold кросс-валидации, который сохраняет баланс классов в каждом из фолдов, что особенно полезно, если у вас есть несбалансированные данные. В этом случае каждый фолд содержит примерно одинаковое количество примеров каждого класса, что позволяет более точно оценить производительность модели на несбалансированных данных. Кросс-валидация имеет несколько преимуществ по сравнению с разделением данных на обучение и валидацию. Во-первых, она обеспечивает более надежную оценку производительности модели, так как использует все доступные данные для обучения и валидации, а не только часть. Во-вторых, она помогает лучше понять, насколько модель обобщается на новые данные, которых еще не было на момент обучения, что особенно важно при работе с реальными данными. Кроме того, кросс-валидация позволяет более точно подобрать параметры модели и оценить ее надежность, что может помочь предотвратить переобучение и недообучение модели. Однако стоит учитывать, что кросс-валидация может быть вычислительно затратной операцией, особенно если вам требуется большое количество фолдов или у вас большой объем данных. Поэтому в некоторых случаях может быть предпочтительным использование простого разделения данных на обучение и валидацию. Тем не менее, в большинстве задач машинного обучения рекомендуется использовать кросс-валидацию для получения более точных и надежных оценок производительности модели.