<prompt> Eleza mchakato wa uthibitishaji mtambuka katika kujifunza kwa mashine  <response>: Uthibitishaji mtambuka ni mbinu inayotumika katika kujifunza kwa mashine ili kutathmini utendakazi wa ubashiri wa modeli, hasa unapokuwa na kiasi kidogo cha data. Inatumika kukadiria jinsi mtindo wa utabiri utafanya kwa usahihi. Mchakato kwa kawaida huenda kama ifuatavyo: 1. Kugawanya data: Hatua ya kwanza ni kugawanya mkusanyiko wa data katika sehemu mbili: moja kwa ajili ya kufunza modeli na nyingine kwa kuijaribu. Walakini, katika uthibitishaji mtambuka, data imegawanywa zaidi katika mikunjo ya K, ambapo K ni nambari iliyobainishwa kwa kawaida kati ya 5-10. 2. Mafunzo na Majaribio: Kisha, modeli inafunzwa kwenye K-1 vikundi vidogo au mikunjo ya data na kuthibitishwa kwenye kitengo kidogo kimoja kilichosalia. Mchakato huu unarudiwa mara K, na mkunjo tofauti unaotumika kwa uthibitishaji kila wakati. 3. Tathmini utendakazi: Utendaji wa muundo hubainishwa kwa kukadiria alama za utendakazi kwenye mikunjo ya K. Hii hutoa kipimo sahihi zaidi cha jinsi muundo huo unavyofanya kazi vizuri kwenye data isiyoonekana. 4. Chagua Muundo bora zaidi: Uthibitishaji mtambuka unaweza kutumika kulinganisha na kuchagua muundo bora zaidi kwa kulinganisha alama za utendakazi za miundo mingi wakati wa kufunzwa na kujaribiwa kwenye mikunjo ya K ya mkusanyiko wa data. Kwa ujumla, uthibitishaji wa mtambuka husaidia kuongeza uimara wa modeli, hutoa njia bora ya kuijaribu, na kupunguza uwezekano wa kufifia kupita kiasi. Mbinu hii ni muhimu hasa wakati kiasi cha data ni chache, kwani inaruhusu matumizi bora ya data zilizopo. 