Какие методы валидации данных наиболее эффективны для выявления ошибок в датасетах?

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). dzen.ru Датасет делится на два набора: для обучения и для тестирования. dzen.ru Модель обучается на тренировочном наборе, а затем оценивается на тестовом. dzen.ru
• K-блочная перекрёстная проверка (k-Fold CV). dzen.ru В этом типе проверки набор данных делится на k подмножеств одинакового размера. dzen.ru Модель обучается k раз и каждый раз использует другое подмножество в качестве набора для тестирования и оставшиеся подмножества в качестве набора для обучения. dzen.ru
• Перекрёстная проверка с исключением одного (Leave-One-Out Cross Validation — LOOCV). dzen.ru Это особый случай k-Fold, где k равно количеству экземпляров в наборе данных. dzen.ru В этом случае каждый экземпляр используется как тестовый набор один раз. dzen.ru
• Вложенная перекрёстная проверка (Nested CV). dzen.ru Это комбинация k-Fold и Hold-Out: набор сначала делится на несколько подмножеств, затем производится удерживающая проверка для каждого подмножества. dzen.ru Этот подход обеспечивает более надёжную оценку производительности модели, но требует бо́льших вычислительных ресурсов. dzen.ru

Выбор метода зависит от конкретной задачи и имеющихся вычислительных возможностей. education.yandex.ru