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

Преимущества метода K-Fold в машинном обучении:

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

Недостатки метода K-Fold:

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