Некоторые отличия методов KFold и TimeSeriesSplit в кросс-валидации:

KFold предполагает, что выборки в наборе данных независимы и одинаково распределены. 1 Модель обучают и оценивают K раз. 3 Каждый раз один из наборов используют для проверки, а остальные K–1 — для обучения. 3

TimeSeriesSplit предназначен для работы с данными временных рядов, где важен порядок наблюдений. 34 Модель оценивают на будущих точках данных после обучения на прошлых. 3 В отличие от стандартных методов кросс-валидации, последующие обучающие наборы в TimeSeriesSplit являются супернаборами предыдущих. 14

Таким образом, основное отличие заключается в том, что KFold подходит для работы с независимыми и одинаково распределёнными выборками, а TimeSeriesSplit — с данными, для которых важен порядок и корреляция между наблюдениями, близкими по времени. 12