O que significa "Validação cruzada em cinco partes"?

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A validação cruzada em cinco partes é um jeito de ver como um modelo se sai com os dados. Em vez de olhar pra todos os dados de uma vez, ele divide tudo em cinco partes menores, ou "folds".

No processo, o modelo é treinado com quatro dessas partes e testado na quinta. Isso acontece cinco vezes, com cada parte tendo sua vez de ser o conjunto de teste. Depois de todas as cinco rodadas, os resultados de desempenho de cada teste são média.

Esse método ajuda a garantir que o modelo é confiável e não apenas sortudo com dados específicos. Ele diminui o risco de overfitting, que é quando um modelo funciona bem nos dados de treinamento, mas falha em dados novos e não vistos. Usando a validação cruzada em cinco partes, conseguimos entender melhor como um modelo vai se sair em situações do mundo real.