# Walidacja krzyżowa

EN: **Cross-validation** · id `crossval`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Uczenie maszynowe](https://aiatlasgraph.com/t/ml.md) › [Walidacja i dobór modelu](https://aiatlasgraph.com/t/modelselection.md) › Walidacja krzyżowa

## Description

- PL: Wielokrotne dzielenie danych na część treningową i sprawdzającą (np. na 5 części), żeby ocena nie zależała od jednego szczęśliwego podziału.
- EN: Repeatedly splitting data into training and validation parts (e.g. 5 folds) so the estimate does not depend on one lucky split.

## In one sentence

- PL: To sprawdzanie modelu na kilku oddzielnych podziałach danych, żeby ocena mniej zależała od jednego podziału.
- EN: This checks a model across several separate data splits so the assessment depends less on one split.

## Problem it solves

- PL: Dobry wynik może być przypadkiem, jeśli akurat odłożone przykłady były łatwiejsze niż pozostałe.
- EN: A good result may be accidental if the examples set aside happened to be easier than the others.

## What it does

- PL: Powtarza naukę i sprawdzanie na różnych częściach danych, przestrzegając ich kolejności lub grupowania, gdy wymaga tego zadanie.
- EN: It repeats learning and evaluation on different data portions, respecting their order or grouping when the task requires it.

## Everyday example

- PL: Porównujesz modele przewidujące dostawy na różnych odłożonych częściach historii, żeby wybór nie zależał od wyjątkowo łatwego okresu.
- EN: You compare delivery models using different reserved portions of history so the choice does not depend on an unusually easy period.

## This concerns you if you…

- PL: masz mało danych do wiarygodnego porównania modeli
- PL: chcesz ograniczyć wpływ pojedynczego podziału na ocenę
- EN: have limited data for a reliable model comparison
- EN: want to reduce one data split's influence on evaluation

## Keywords

KFold · StratifiedKFold · TimeSeriesSplit · GroupKFold · nested cross-validation

## How it works

- PL: Każda iteracja dopasowuje model na części danych i ocenia go na innym foldzie. Agregacja wyników ogranicza zależność od jednego podziału, a zagnieżdżona procedura oddziela strojenie od oceny.
- EN: Each iteration fits a model on part of the data and evaluates another fold. Aggregating scores reduces dependence on one split, while nesting separates tuning from evaluation.

## Limits

- PL: Foldy mogą być zależne i nie symulować przyszłego użycia. Transformacje trzeba dopasować osobno w każdej iteracji; wybór na tych samych wynikach zawyża ocenę.
- EN: Folds can be dependent and fail to simulate future use. Transformations must be fitted separately each iteration; selecting on the same scores inflates evaluation.

## Key terms

- PL: **fold**: Część danych pełniąca rolę walidacyjną w jednej iteracji.
- PL: **walidacja zagnieżdżona**: Oddzielne pętle podziałów do strojenia i oceny całej procedury.
- EN: **fold**: A data partition serving as validation in one iteration.
- EN: **nested cross-validation**: Separate splitting loops for tuning and evaluating the complete procedure.

## Know first

- [Strategie podziału: losowy, czasowy, grupowy (Split strategies: random, temporal, grouped)](https://aiatlasgraph.com/t/splitstrategies.md)
- [Testy statystyczne i przedziały ufności (Hypothesis tests and confidence intervals)](https://aiatlasgraph.com/t/hypothesistesting.md)

## Examples

- PL: k-fold · stratyfikacja · podział czasowy · walidacja zagnieżdżona
- EN: k-fold · stratification · time-series split · nested CV

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Podziały i wyciek danych (Data splits and leakage)](https://aiatlasgraph.com/t/splits.md)
- [Strategie podziału: losowy, czasowy, grupowy (Split strategies: random, temporal, grouped)](https://aiatlasgraph.com/t/splitstrategies.md)
- [Uczenie PAC i wymiar VC (PAC learning and VC dimension)](https://aiatlasgraph.com/t/pacvc.md)

## Sources

- [scikit-learn User Guide (version 1.9.1)](<https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html>) `sklearn-user-guide` · by scikit-learn developers
- [scikit-learn — Common pitfalls and recommended practices](<https://scikit-learn.org/stable/common_pitfalls.html>) `sklearn-pitfalls` · by scikit-learn developers

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/crossval · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30