Çapraz doğrulamanın ne olduğunu ve neden önemli olduğunu açıklayın.
Çapraz doğrulama, bir modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek için kullanılan bir tür model değerlendirme tekniğidir. Bir modelin görünmeyen veriler üzerindeki becerisini tahmin etmek için makine öğreniminde ve istatistikte yaygın olarak kullanılır. Verilerin k katlara (genellikle 5 veya 10) bölünmesini içerir ve her kat, eğitim setindeki özelliklerin farklı bir kombinasyonu kullanılarak test edilir. Bu, en doğru özellik kombinasyonunun belirlenmesine yardımcı olur ve modele aşırı uyum sağlamayı önler. Çapraz doğrulama, görünmeyen test verilerinde model performansının daha doğru tahmin edilmesini sağlar, bu nedenle modelin daha yüksek kalitesini ve doğruluğunu sağlamak için önemlidir.