⏳ Как кросс-валидация помогает определить переобучение и недообучение

Кросс-валидация разбивает данные на несколько фолдов, используя одни для валидации, а другие — для обучения, и поочередно меняет роли фолдов.

➡️ Переобучение (overfitting): модель показывает высокую точность на тренировочных фолдах, но сильно различающиеся или низкие результаты на валидационных фолдах.

➡️ Недообучение (underfitting): модель плохо работает как на тренировочных, так и на валидационных фолдах.

Кросс-валидация даёт более надёжную оценку обобщающей способности модели и помогает принимать решения по выбору модели, настройке гиперпараметров и архитектуры.

🐸 Библиотека собеса по Data Science