Нет единого мнения о том, какие методы валидации данных наиболее эффективны для выявления ошибок в датасетах. Несколько методов, которые могут быть эффективны:
- Удерживающая проверка (Hold-Out CV). 1 Датасет делится на два набора: для обучения и для тестирования. 1 Модель обучается на тренировочном наборе, а затем оценивается на тестовом. 1
- K-блочная перекрёстная проверка (k-Fold CV). 1 В этом типе проверки набор данных делится на k подмножеств одинакового размера. 1 Модель обучается k раз и каждый раз использует другое подмножество в качестве набора для тестирования и оставшиеся подмножества в качестве набора для обучения. 1
- Перекрёстная проверка с исключением одного (Leave-One-Out Cross Validation — LOOCV). 1 Это особый случай k-Fold, где k равно количеству экземпляров в наборе данных. 1 В этом случае каждый экземпляр используется как тестовый набор один раз. 1
- Вложенная перекрёстная проверка (Nested CV). 1 Это комбинация k-Fold и Hold-Out: набор сначала делится на несколько подмножеств, затем производится удерживающая проверка для каждого подмножества. 1 Этот подход обеспечивает более надёжную оценку производительности модели, но требует бо́льших вычислительных ресурсов. 1
Выбор метода зависит от конкретной задачи и имеющихся вычислительных возможностей. 4