Какие преимущества и недостатки имеет метод K-Fold в машинном обучении?

Преимущества метода K-Fold в машинном обучении:

• Надёжная оценка качества модели. 1 Обучение и тест модели происходят на разных подмножествах исходного датасета. 1
• Эффективное использование данных. 4 Все данные используются как для обучения, так и для тестирования, что делает оценку более надёжной. 2
• Настройка гиперпараметров. 4 Метод помогает оценить, насколько хорошо модель обобщает на разные части данных. 4
• Обнаружение переобучения. 4 Метод позволяет выявить переобучение модели, наблюдая за тем, как её производительность меняется в разных фолдах. 4

Недостатки метода K-Fold:

• Вычислительная затратность. 14 Проведение итераций обучения и теста может быть затратным по времени и ресурсам, особенно когда датасет большой или модель сложная. 4
• Риск утечки данных. 4 Информация из тестового набора может повлиять на тренировочный, особенно когда используется инженерия признаков или предварительная обработка данных. 4
• Случайность. 4 Выбор начального разбиения данных на фолды случайный, что может приводить к разным результатам и затруднять точное определение производительности модели. 4
• Не подходит для данных временных рядов. 4 Метод K-Fold не хорошо работает с зависимыми от времени данными. 4