I dati di convalida vengono utilizzati per valutare l'accuratezza, la solidità e le prestazioni dei modelli di machine learning. Si tratta di un sottoinsieme dei dati di addestramento o di un set di dati separato utilizzato per testare e convalidare il modello. I dati di convalida vengono utilizzati per ottimizzare gli iperparametri di un modello e trovare soluzioni migliori confrontando i risultati di diversi modelli. Inoltre, può rilevare eventuali bias o problemi di overfitting nel modello e contribuire a migliorarne l'accuratezza. Facendo affidamento sui dati di convalida, si può essere certi che il modello sia stato adeguatamente addestrato e sia pronto per la distribuzione.
Descrivere il ruolo dei dati di convalida.