Descrivi il processo di cross-validation nell'apprendimento automatico.
La cross-validazione è una tecnica utilizzata per valutare un modello di apprendimento automatico addestrando il modello su diverse parti del dataset e testandolo sulle parti rimanenti. Ciò viene fatto per misurare le prestazioni di generalizzazione del modello. Il dataset viene diviso in set di addestramento e di validazione e il modello viene addestrato sul set di addestramento. Il modello viene quindi applicato al set di validazione e le prestazioni del modello vengono valutate. Il processo viene ripetuto fino a quando tutte le combinazioni di set di addestramento e di validazione sono state testate.