Преимущества различных методов кросс-валидации в машинном обучении:

• K-блочная кросс-валидация (K-Fold Cross-Validation). 3 Позволяет получить сбалансированную оценку производительности модели. 3 Чем больше значение K, тем точнее будет оценка, но и тем больше времени потребуется на вычисления. 3
• Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV). 3 Даёт очень точную оценку, особенно полезен, когда данных очень мало и необходимо максимально использовать каждый экземпляр. 3 Однако из-за высокой вычислительной сложности этот метод редко используется на практике для больших наборов данных. 3
• Стратифицированная кросс-валидация. 13 Используется, когда данные несбалансированы. 1 При стратифицированной кросс-валидации каждое разбиение сохраняет пропорции классов, что позволяет лучше оценивать производительность моделей на несбалансированных наборах данных. 1

Недостатки различных методов кросс-валидации:

• K-блочная кросс-валидация: чем больше значение K, тем точнее будет оценка, но и тем больше времени потребуется на вычисления. 3
• LOOCV: может быть вычислительно затратным, особенно для больших наборов данных. 3
• Сложность настройки: требует тщательной настройки параметров, таких как количество фолдов. 3 Неправильный выбор параметров может привести к неточным оценкам и неправильным выводам. 3

Выбор метода зависит от конкретной задачи и структуры данных. 1