"Spiega cos'è la cross-validation e perché è importante?"
La cross-validazione è una tecnica di valutazione del modello utilizzata per valutare quanto bene un modello sta performando. È comunemente utilizzata nell'apprendimento automatico e nelle statistiche per stimare la capacità di un modello su dati non visti. Questo implica la suddivisione dei dati in k-fold (solitamente 5 o 10) e ogni fold viene testato utilizzando una combinazione diversa delle caratteristiche dal set di addestramento. Ciò aiuta a identificare la combinazione più accurata di caratteristiche e evita l'overfitting del modello. La cross-validazione consente una previsione più accurata delle prestazioni del modello sui dati di test non visti, motivo per cui è importante per garantire una maggiore qualità e accuratezza del modello.