"Elenca 3 metodi per convalidare un modello di apprendimento automatico."
Tre metodi per la validazione di un modello di apprendimento automatico sono la validazione holdout, la cross-validazione k-fold e il bootstrapping. La validazione holdout prevede la suddivisione dei dati in set di addestramento e di test, e quindi l'addestramento del modello sul set di addestramento e il test su quello di test. La cross-validazione k-fold suddivide casualmente i dati in k sottoinsiemi di dimensioni uguali e testa il modello k volte su diverse combinazioni di sottoinsiemi. Il bootstrapping campiona casualmente gli stessi dati più volte e costruisce un modello per ogni campione.