Кросс-валидация

Кросс-валидация - обучение и тестирование модели с разделением выборки на K частей. На каждом
из K этапов опредленный блок становится валидационной выборкой, оставшиеся блоки стновятся тренировочной выборкой.

Кросс-валидацию используют для минимизации случайности разделения данных при:

- сравнении моделей,

- подборе гиперпараметров,

- оценке полезности признаков.