A validação cruzada é uma técnica fundamental em aprendizado de máquina que visa avaliar o desempenho de generalização de um modelo em dados não vistos. Dado o risco inerente de ajustar excessivamente um modelo a um conjunto de dados específico, a validação cruzada oferece uma solução. Ao dividir o conjunto de dados original em múltiplos subconjuntos, o modelo é treinado em alguns desses subconjuntos e testado nos outros.

Ao rotacionar o lote de teste e fazer a média dos resultados em todas as iterações, obtemos uma estimativa mais robusta do desempenho do modelo. Esse processo iterativo não apenas fornece percepções sobre a variabilidade e viés potenciais do modelo, mas também ajuda a mitigar o sobreajuste, garantindo que o modelo tenha um desempenho equilibrado em diferentes subconjuntos dos dados.