В чем основные отличия методов KFold и TimeSeriesSplit в кросс-валидации?

Некоторые отличия методов KFold и TimeSeriesSplit в кросс-валидации:

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

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

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. scikit-learn.ru amueller.github.io