Validação cruzada é uma técnica que divide os dados em várias partes e treina o modelo em diferentes subconjuntos, ajudando a evitar overfitting e a obter uma melhor generalização.

Validação cruzada é um método para aumentar a complexidade do modelo e melhorar a precisão.

Validação cruzada treina o modelo em uma única divisão de dados e depois testa com a mesma divisão.

Validação cruzada é usada apenas para dados não rotulados.

Validação cruzada é uma técnica para reduzir o número de variáveis no modelo.