Tre metodi per convalidare un modello di machine learning sono la convalida di controllo, la convalida incrociata k-fold e il bootstrap. La convalida dell'holdout comporta la suddivisione dei dati in set di addestramento e test, quindi l'addestramento del modello sul set di addestramento e il test sul set di test. La convalida incrociata K-fold suddivide casualmente i dati in k sottoinsiemi di dimensioni uguali e testa il modello k volte su diverse combinazioni dei sottoinsiemi. Il bootstrap campiona in modo casuale gli stessi dati più volte e crea un modello da ciascun campione.
Elenca 3 metodi per convalidare un modello di machine learning