Некоторые методы кросс-валидации:

• K-блочная кросс-валидация (K-Fold Cross-Validation). 1 Данные делятся на несколько равных частей: одна используется для проверки, остальные — для обучения. 1 Процесс повторяется столько раз, на сколько частей поделены данные. 1 После окончания обучения результаты тестов приводят к среднему значению. 1
• Стратифицированная K-блочная кросс-валидация (Stratified K-Fold Cross-Validation). 1 Проводится аналогично K-блочной кросс-валидации, но с учётом пропорции классов в каждом блоке. 1 Используется, когда данные имеют несбалансированные классы. 1
• Оставить-P-выборок (Leave-P-Out Cross-Validation). 1 В каждой итерации из датасета удаляется P объектов для тестирования, например два, а остальные используются для обучения. 1 Процесс повторяется со всеми возможными комбинациями. 1
• Кросс-валидация на временных рядах (Time Series Cross-Validation). 1 В отличие от обычной K-блочной кросс-валидации, где данные делятся случайным образом на обучающие и тестовые группы, здесь учитывается их временная структура. 1

Некоторые области применения кросс-валидации в реальных задачах:

• Выбор гиперпараметров модели. 4 Например, если используется модель с несколькими гиперпараметрами, то кросс-валидация позволяет оценить, какой набор параметров работает лучше всего на данных. 4
• Работа с нестабильными алгоритмами. 4 Например, многие модели, такие как деревья решений или случайный лес, могут дать разные результаты при разных случайных разделениях данных. 4 Кросс-валидация позволяет устранить эти вариации и получить более стабильную оценку производительности модели. 4
• Задачи с ограниченным количеством данных. 4 Например, в задачах, связанных с медицинскими изображениями или генетикой, может быть очень мало доступных примеров. 4 Кросс-валидация позволяет эффективно использовать каждый доступный пример. 4

Каждый из методов кросс-валидации имеет свои особенности, и выбор метода зависит от конкретной задачи и структуры данных. 3