En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Sammenlign og kontrast cross-validering og testing utenfor utvalget. [/INST] Cross-validering og testing utenfor utvalget er to metoder for å validere maskinlæringsmodeller. Cross-validering er en teknikk som deler dataene inn i et treningssett og et testsett, der modellen trenes på treningssettet og testes på testsettet. Testing utenfor utvalget er en valideringsteknikk som brukes for å evaluere nøyaktigheten til en modell med usett data. Begge teknikkene brukes for å evaluere nøyaktigheten til en modell, samt for å redusere risikoen for overtilpasning. Imidlertid er cross-validering mer egnet for små datasett, mens testing utenfor utvalget er bedre egnet for større og mer komplekse datasett.