Кросс-валидация ― это очень важный подход при работе с алгоритмами машинного обучения. Я сам применял кросс-валидацию в своих проектах и могу рассказать, для чего она необходима. Одной из основных задач машинного обучения является настройка параметров модели на обучающей выборке и оценка ее качества на новых данных. Кросс-валидация позволяет справиться с этой задачей эффективно. В процессе кросс-валидации данные разделяются на обучающую и проверочную выборки. Модель обучается на обучающей выборке и затем оценивается на проверочной выборке. Однако, при этом возникает проблема ─ насколько объективно показывается качество модели на проверочной выборке. Если мы просто разделим данные на обучающую и проверочную выборки один раз, то результаты могут быть исключительно случайными. Качество модели может зависеть от конкретного разбиения данных, что будет неправильно отражать ее реальную способность к обобщению. И вот здесь кросс-валидация приходит на помощь. Вместо одного разделения данных, мы проводим несколько итераций, в каждой из которых разделяем данные на обучающую и проверочную выборки по-разному. Таким образом, модель обучается на различных подмножествах данных и оценивается на разных проверочных выборках.
Кросс-валидация позволяет получить более устойчивую оценку качества модели и более объективную оценку ее обобщающей способности. Также она позволяет эффективнее использовать имеющиеся данные, особенно когда объем данных ограничен.
Таким образом, правильный ответ на вопрос⁚ ″Кросс-валидация необходима для того, чтобы обучать алгоритм на открытых данных и оценивать его качество на скрытых данных″. Кросс-валидация позволяет обучать и оценивать модель на различных подмножествах данных, что делает ее более устойчивой и объективной.