b'\n_START_ARTICLE_\nRistvalideerimine\n_START_SECTION_\nJ\xc3\xa4ta-p-vahele ristvalideerimine\n_START_PARAGRAPH_\nJ\xc3\xa4ta-p-vahele ristvalideerimisel valitakse  vaatlust valideerimisandmeteks ning \xc3\xbclej\xc3\xa4\xc3\xa4nud vaatluseid kasutatakse treeningandmetena. Seda protsessi korratakse kuni k\xc3\xa4iakse l\xc3\xa4bi k\xc3\xb5ik v\xc3\xb5imalikud valideerimisandmete kombinatsioonid. J\xc3\xa4ta-p-vahele ristvalideerimisel mudel verifitseeritakse  korda, kus  on esialgne andmevalimi maht ning  on vaatluste arv, mida kasutatakse mudeli valideerimisel._NEWLINE_Suure  puhul vajab j\xc3\xa4ta-p-vahele ristvalideerimise meetod suuri arvutuslikke ressursse, nt kui  ja , siis .\n_START_SECTION_\nJ\xc3\xa4ta-\xc3\xbcks-vahele ristvalideerimine\n_START_PARAGRAPH_\nJ\xc3\xa4ta-\xc3\xbcks-vahele ristvalideerimine on j\xc3\xa4ta-p-vahele ristvalideerimise erijuht, kus . J\xc3\xa4ta-\xc3\xbcks-vahele ristvalideerimisel ei ole sellist probleemi arvutuslikkude ressurssidega nagu j\xc3\xa4ta-p-vahele ristvalideerimisel, kuna treenimise ja valideerimise protsessi korratakse  korda. J\xc3\xa4ta-\xc3\xbcks-vahele ristvalideerimine annab peaaegu nihketa hinnangu testveale, sest iga iteratsiooni korral kasutatakse  vaatlust treeningandmete rollis.\n_START_SECTION_\nK-korda ristvalideerimine\n_START_PARAGRAPH_\nK-korda ristvalideerimisel jagatakse esialgsed andmed juhuslikult k-liikmelisteks v\xc3\xb5rdseteks osavalimiteks. \xc3\x9cks osavalimitest valitakse valideerimisandmeteks ning \xc3\xbclej\xc3\xa4\xc3\xa4nuid  osavalimit kasutatakse mudeli treenimiseks. Mudel verifitseeritakse siis  korda, kusjuures iga osavalimit kasutatakse valideerimisandmetena parajasti \xc3\xbcks kord. Viimasel sammul arvutatakse keskmine mudeli t\xc3\xa4psuse n\xc3\xa4itaja \xc3\xbcle  kordamise._NEWLINE_K-korda ristvalideerimisel on mitu olulist eelist j\xc3\xa4ta-\xc3\xbcks-vahele ristvalideerimise ees. Esiteks, iga vaatlus esineb valideerimisandmetes ainult \xc3\xbcks kord. Teiseks on teoreetiliselt k-korda ristvalideerimise puhul v\xc3\xa4iksem h\xc3\xa4lbimus. See j\xc3\xa4reldus p\xc3\xb5hineb sellel asjaolul, et j\xc3\xa4ta-\xc3\xbcks-vahele ristvalideerimise korral treenitakse iga kord mudelit sarnaste andmetega, seega iga iteratsiooni tulemus on tugevalt korreleeritud eelmiste iteratsioonide tulemustega. L\xc3\xb5puks kasutatakse k-korda ristvalideerimise rakendamisel v\xc3\xa4hem arvutuslike ressursse, kuna mudel rakendatakse ainult  korda, mille v\xc3\xa4\xc3\xa4rtus tavaliselt varieerub 5st kuni 10ni.'