Descrivi il ruolo dei dati di convalida.
I dati di validazione vengono utilizzati per valutare l'accuratezza, la robustezza e le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico. Si tratta di un sottoinsieme dei dati di addestramento o di un set di dati separato che viene utilizzato per testare e validare il modello. I dati di validazione vengono utilizzati per regolare gli iperparametri di un modello e trovare soluzioni migliori confrontando i risultati di diversi modelli. Inoltre, possono rilevare eventuali problemi di bias o di sovradattamento nel modello e contribuire a migliorarne l'accuratezza. Affidandosi ai dati di validazione, si può essere certi che il modello sia stato adeguatamente addestrato e sia pronto per la distribuzione.