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La cross-validation est une technique d'évaluation des modèles d'apprentissage automatique. Elle consiste à diviser un ensemble de données en plusieurs sous-ensembles (ou "folds"). Le modèle est entraîné sur certains sous-ensembles et testé sur les autres. Cela permet d'estimer la performance du modèle de manière plus fiable en réduisant le surapprentissage.
