Leave-One-Out Cross-Validation
Verificato
Aggiornato il 14/08/2026
Significato di «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.
Fonti: Cross-validation con K pari al numero di esempi. Fonti: scikit-learn (LeaveOneOut); Hastie/Tibshirani, ESL (cross-validation). Verifica web 2026-08-03. · Verificato il 2026-08-03
Domande frequenti su Leave-One-Out Cross-Validation
Cosa significa «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.
A quale glossario appartiene «Leave-One-Out Cross-Validation»?
«Leave-One-Out Cross-Validation» fa parte del glossario Machine Learning, nella categoria Intelligenza Artificiale di Glossario Italiano.