Верификация моделей — это процесс проверки точности и надежности моделей машинного обучения перед их использованием. В ходе этого процесса модели тестируются на наборах данных, которые не использовались при обучении. Это необходимо для оценки способности модели к обобщению и точности предсказаний на новых данных. Верификация помогает обнаружить проблемы, такие как переобучение и смещение, а также недостаточную производительность в реальных условиях. К основным методам верификации относятся перекрестная проверка, тестирование на независимых данных и анализ метрик качества.