Чем отличается k-fold cross-validation от leave-one-out подхода?

K-fold cross-validation и leave-one-out подходы отличаются подходом к разделению данных и обучению модели.

K-fold cross-validation (K-блочная кросс-валидация) делит данные на K частей (или «фолдов»). sky.pro Модель обучается на K-1 частях и проверяется на оставшейся части. sky.pro Процесс повторяется K раз, и результат усредняется. sky.pro Например, при 5-блочной кросс-валидации данные делятся на 5 частей, и модель обучается и проверяется 5 раз, каждый раз на разных частях данных. sky.pro

Leave-one-out cross-validation (LOOCV) — это экстремальный случай K-блочной кросс-валидации, где K равно количеству экземпляров в данных. sky.pro В этом методе каждый экземпляр данных используется как тестовый набор, а остальные данные — как тренировочный набор. sky.pro LOOCV особенно полезен, когда данных очень мало и необходимо максимально использовать каждый экземпляр. sky.pro Однако из-за высокой вычислительной сложности этот метод редко используется на практике для больших наборов данных. sky.pro

Таким образом, K-fold cross-validation подходит для ситуаций, когда необходимо получить сбалансированную оценку производительности модели, а leave-one-out — для случаев, когда важно максимально использовать каждый экземпляр данных и получить точную оценку. sky.pro skvorets.ru