Opisz proces walidacji krzyżowej w uczeniu maszynowym.
Cross-validation to technika stosowana do oceny modelu uczenia maszynowego poprzez trenowanie modelu na różnych częściach zbioru danych i testowanie go na pozostałych częściach. Celem jest pomiar ogólnej wydajności modelo. Zbiór danych jest dzielony na zbiory treningowe i walidacyjne, a model jest trenowany na zbiorze treningowym. Następnie model jest stosowany do zbioru walidacyjnego, a jego wydajność jest oceniana. Proces jest powtarzany, aż wszystkie kombinacje zbiorów treningowych i walidacyjnych zostaną przetestowane.