O que é validação cruzada espacial e para que serve?

A validação cruzada espacial é um método de avaliação da qualidade de modelos de aprendizagem automática que leva em consideração a estrutura espacial dos dados. Ao contrário da validação cruzada comum, onde os dados são divididos aleatoriamente em conjuntos de treino e teste, a validação cruzada espacial divide os dados considerando a sua localização geográfica para evitar fugas de informação entre pontos próximos.

Isto é importante porque, em dados geoespaciais, objetos próximos frequentemente têm características semelhantes (autocorrelação espacial). Ignorar isso pode fazer com que o modelo se ajuste demais e apresente uma precisão inflacionada nos testes.

Exemplo de uso: ao construir um modelo para prever a qualidade do solo em diferentes regiões, a validação cruzada espacial ajudará a verificar quão bem o modelo consegue generalizar conhecimentos para novas áreas geográficas, em vez de apenas memorizar características locais.