Proszę przedstawić trzy metody walidacji modelu uczenia maszynowego.

1. Walidacja krzyżowa - polega na podziale danych na zbiór treningowy i testowy, a następnie wielokrotnym powtórzeniu procesu uczenia i testowania modelu na różnych podzbiorach danych. Pozwala to na uzyskanie bardziej wiarygodnych wyników i uniknięcie przetrenowania modelu.

2. Walidacja bootstrapowa - polega na losowym próbkowaniu danych z powtórzeniami, co pozwala na uzyskanie wielu próbek danych. Następnie każda próbka jest wykorzystywana do uczenia i testowania modelu, co pozwala na uzyskanie bardziej stabilnych wyników.

3. Walidacja zewnętrzna - polega na testowaniu modelu na danych, które nie były wykorzystane podczas uczenia. Pozwala to na ocenę wydajności modelu w realistycznych warunkach i uniknięcie przetrenowania.