Для повышения надежности моделей предусмотрена кросс-валидация.
Кросс-валидация (перекрестная проверка) — метод обучения и оценки модели, при котором исходное множество данных разделяется на несколько блоков и модель обучается на этих блоках.
Для использования кросс-валидации необходимо найти в правой боковой панели раздел «Кросс-валидация» выбрать чекбокс «Использовать кросс-валидацию». В результате должны появиться следующие параметры в соответствии с таблицей ниже.


Таблица «Параметры кросс-валидации»

Параметр

Возможные значения и ограничения

Описание

Количество разбиений

Ручной ввод.
Неотрицательное целое число.

Задает количество блоков, на которые будет разделено исходное множество данных.

Использовать стратификацию

Чекбокс.

Выбор данного чекбокса указывает на необходимость использовать стратификацию.

Переменные для стратификации

Список переменных набора данных.

Данный параметр позволяет выбрать переменные для стратификации.