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.