 อธิบายว่าการตรวจสอบข้ามคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ
การตรวจสอบข้ามเป็นเทคนิคการประเมินแบบจำลองประเภทหนึ่งซึ่งใช้เพื่อประเมินว่าแบบจำลองทำงานได้ดีเพียงใด โดยทั่วไปจะใช้ในแมชชีนเลิร์นนิงและสถิติเพื่อประเมินทักษะของโมเดลเกี่ยวกับข้อมูลที่มองไม่เห็น มันเกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลออกเป็น k-folds (ปกติคือ 5 หรือ 10) และแต่ละพับจะได้รับการทดสอบโดยใช้การผสมผสานคุณสมบัติต่างๆ จากชุดการฝึก ซึ่งช่วยในการระบุคุณลักษณะที่ผสมผสานกันได้อย่างแม่นยำที่สุดและหลีกเลี่ยงการใช้โมเดลมากเกินไป การตรวจสอบข้ามช่วยให้สามารถคาดการณ์ประสิทธิภาพของโมเดลจากข้อมูลการทดสอบที่มองไม่เห็นได้แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงมีความสำคัญต่อการรับประกันคุณภาพและความแม่นยำของโมเดลที่สูงขึ้น