Cross-Validation
Verificato
Aggiornato il 10/09/2026
Significato di «Cross-Validation»
Tecnica di validazione che partiziona i dati in k sottoinsiemi (fold): a turno uno funge da test e gli altri da training, mediando poi le prestazioni ottenute. La k-fold riduce la dipendenza da un singolo split e stima meglio la capacità di generalizzazione, risultando utile con dataset piccoli pur essendo più costosa in tempo di calcolo.
Fonti: Hastie, Tibshirani, Friedman, The Elements of Statistical Learning (cap. 7); scikit-learn User Guide, Cross-validation · Verificato il 2026-09-10
Domande frequenti su Cross-Validation
Cosa significa «Cross-Validation»?
Tecnica di validazione che partiziona i dati in k sottoinsiemi (fold): a turno uno funge da test e gli altri da training, mediando poi le prestazioni ottenute. La k-fold riduce la dipendenza da un singolo split e stima meglio la capacità di generalizzazione, risultando utile con dataset piccoli pur essendo più costosa in tempo di calcolo.
A quale glossario appartiene «Cross-Validation»?
«Cross-Validation» fa parte del glossario Machine Learning, nella categoria Intelligenza Artificiale di Glossario Italiano.