La convalida incrociata e i test fuori campione sono due metodi per convalidare i modelli di machine learning. La convalida incrociata è una tecnica che divide i dati in un set di addestramento e uno di test, in cui il modello viene addestrato sul set di addestramento e testato sul set di test. Il test fuori campione è una tecnica di convalida utilizzata per valutare l'accuratezza di un modello con dati invisibili. Entrambe le tecniche vengono utilizzate per valutare l'accuratezza di un modello, nonché per mitigare il rischio di overfitting. Tuttavia, la convalida incrociata è più adatta per set di dati di piccole dimensioni, mentre il test fuori campione è più adatto per set di dati più grandi e complessi.
Confronta e contrasta la validazione incrociata e i test fuori campione.