Cosa significa "Cross-validation a cinque pieghe"?

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La cross-validation a cinque pieghe è un metodo usato per vedere quanto bene un modello funziona con i dati. Invece di guardare a tutti i dati insieme, li divide in cinque parti più piccole, o "pieghe".

Durante il processo, il modello viene addestrato su quattro di queste parti e testato sull'ultima parte. Questo viene fatto cinque volte, con ogni parte che ha il suo turno di essere il set di test. Dopo tutte e cinque le tornate, i risultati delle performance di ogni test vengono mediati.

Questo metodo aiuta a garantire che il modello sia affidabile e non solo fortunato con dati specifici. Riduce il rischio di overfitting, dove un modello funziona bene con i dati di addestramento ma fallisce con dati nuovi e mai visti prima. Usando la cross-validation a cinque pieghe, possiamo capire meglio quanto bene un modello funzionerà in situazioni reali.