Confronta e metti a confronto la cross-validazione e il testing fuori dal campione.
La cross-validazione e il testing out-of-sample sono due metodi per validare i modelli di machine learning. La cross-validazione è una tecnica che divide i dati in un set di training e un set di testing, dove il modello viene addestrato sul set di training e testato sul set di testing. Il testing out-of-sample è una tecnica di validazione utilizzata per valutare l'accuratezza di un modello con dati non visti in precedenza. Entrambe le tecniche vengono utilizzate per valutare l'accuratezza di un modello, nonché per mitigare il rischio di overfitting. Tuttavia, la cross-validazione è più adatta per i piccoli set di dati, mentre il testing out-of-sample è più adatto per i set di dati più grandi e complessi.