Validare Încrucișată (Cross-Validation)

Inferență, estimare și luarea deciziilor pe baza datelor

Nu poți judeca un model după eroarea sa de antrenare; el a văzut deja acele date, așa că poate trișa memorându-le. Ai nevoie de eroarea sa pe date pe care nu le-a văzut niciodată. Dar reținerea unui singur set de testare irosește date și oferă o estimare zgomotoasă. Validarea încrucișată (Cross-validation) rezolvă ambele probleme.

🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.

▶ Validare Încrucișată (Cross-Validation)
← Descompunerea Bias-VarianțăSchimbarea setului de date →