Validação cruzada: é usada principalmente em aplicativos de modelagem.Em uma determinada amostra de modelagem, a maioria das amostras é coletada para construir um modelo, e uma pequena parte da amostra é usada para previsão com o modelo recém-estabelecido, e o erro de previsão dessa pequena parte da amostra é calculado
Objetivo: O objetivo da validação cruzada é obter um modelo confiável e estável
Validação cruzada K-fold:
(1) Primeiro divida os dados em K partes, use os dados K-1 para treinamento e o restante é usado para verificação.
(2) Execute as operações acima no turno K times, para que os dados de cada treinamento sejam diferentes e os dados para cada verificação também sejam diferentes.
(3) Os resultados do K times são calculados como média e
a validação cruzada também pode ser vista para ver o efeito. Usado para ajustar os hiperparâmetros
