La convalida incrociata è una tecnica utilizzata per valutare un modello di machine learning addestrando il modello su diverse parti del set di dati e testandolo sulle parti rimanenti. Questo viene fatto per misurare le prestazioni di generalizzazione del modello. Il set di dati è suddiviso in set di addestramento e di convalida e il modello viene addestrato sul set di addestramento. Il modello viene quindi applicato al set di convalida e vengono valutate le prestazioni del modello. Il processo viene ripetuto finché tutte le combinazioni dei set di addestramento e convalida non sono state testate.
Descrivi il processo di convalida incrociata nell'apprendimento automatico