Введение: В мире машинного обучения построение точных прогностических моделей имеет решающее значение для принятия обоснованных решений и решения реальных проблем. Однако создать модель недостаточно; нам также необходимо оценить его производительность на невидимых данных, чтобы обеспечить его надежность и обобщаемость. Одним из самых мощных методов оценки производительности модели является перекрестная проверка. В этом блоге мы углубимся в концепцию перекрестной проверки, изучим..