В чем преимущества и недостатки метода кросс-валидации?

Преимущества метода кросс-валидации:

• Надежность оценок. evmservice.ru Кросс-валидация даёт более обоснованные результаты, поскольку учитывает несколько разбиений данных. evmservice.ru
• Эффективное использование данных. evmservice.ru Метод позволяет использовать все данные для обучения и тестирования, что особенно важно в случае ограниченных наборов данных. evmservice.ru
• Выбор параметров. evmservice.ru Кросс-валидация помогает в выборе оптимальных параметров модели, что может существенно повысить качество предсказаний. evmservice.ru

Недостатки метода кросс-валидации:

• Вычислительная затратность. evmservice.ru skvorets.ru Особенно для больших наборов данных и сложных моделей. evmservice.ru
• Отнимает много времени. www.geeksforgeeks.org Например, когда требуется настроить много гиперпараметров или когда необходимо сравнить несколько моделей. www.geeksforgeeks.org
• Компромисс между смещением и дисперсией. www.geeksforgeeks.org Выбор количества разбиений данных может повлиять на компромисс: слишком небольшое количество разбиений может привести к высокому смещению, а слишком большое — к высокой дисперсии. www.geeksforgeeks.org