La convalida incrociata è un tipo di tecnica di valutazione del modello che viene utilizzata per valutare le prestazioni di un modello. È comunemente usato nell'apprendimento automatico e nelle statistiche per stimare l'abilità di un modello su dati invisibili. Implica la suddivisione dei dati in k-fold (di solito 5 o 10) e ogni piega viene testata utilizzando una diversa combinazione delle funzionalità del set di addestramento. Questo aiuta a identificare la combinazione più accurata di caratteristiche ed evita l'overfitting del modello. La convalida incrociata consente una previsione più accurata delle prestazioni del modello su dati di test invisibili, motivo per cui è importante per garantire una maggiore qualità e accuratezza del modello.
Spiega cos'è la convalida incrociata e perché è importante?