Разработка модели машинного обучения (ML) не завершена до тех пор, пока модель не будет проверена для получения точного прогноза. Стабильность модели важна для того, чтобы полагаться на ее решения, которые должны быть правильными и непредвзятыми, позволяя доверять модели. между переменными, приемлемы в качестве описания данных. Итак, прямо здесь мы узнаем о том, какие методы проверки используются при проверке модели ML. Метод удержания Holdout — один из самых простых методов расчета..