Tre tecniche di convalida comuni utilizzate nell'apprendimento automatico sono K-Fold Cross Validation, Leave One Out Cross Validation e Hold Out Validation. K-Fold Cross Validation è una tecnica in cui i dati sono divisi in sottoinsiemi di dati di addestramento e di test. Leave One Out Cross Validation è un tipo di tecnica di ricampionamento in cui un singolo campione di dati viene utilizzato per il test e i campioni rimanenti vengono utilizzati per l'addestramento. Hold Out Validation è una tecnica in cui una percentuale fissa dei dati viene utilizzata per il test, mentre i dati rimanenti vengono utilizzati per l'addestramento.
Elenca tre tecniche di convalida comuni utilizzate in Machine Learning.