Cross validation Walidacja krzyżowa – Podejście mające na celu ograniczenie nadmiernego dopasowania podczas opracowywania modelu poprzez iteracyjne wybieranie różnych części danych w celu uczenia i sprawdzania predykcyjnego (nadzorowanego) modelu uczenia maszynowego. Walidacja krzyżowa może zwiększyć ogólną wydajność modelu, wraz z technikami powiększania danych.
