Leave-One-Out Cross-Validation

Caso estremo di cross-validation in cui ogni singolo esempio a turno funge da set di test mentre tutti gli altri addestrano il modello. Offre una stima quasi non distorta dell'errore ma è molto costosa su dataset grandi.