Преимущества метода кросс-валидации:

• Надежность оценок. 4 Кросс-валидация даёт более обоснованные результаты, поскольку учитывает несколько разбиений данных. 4
• Эффективное использование данных. 4 Метод позволяет использовать все данные для обучения и тестирования, что особенно важно в случае ограниченных наборов данных. 4
• Выбор параметров. 4 Кросс-валидация помогает в выборе оптимальных параметров модели, что может существенно повысить качество предсказаний. 4

Недостатки метода кросс-валидации:

• Вычислительная затратность. 45 Особенно для больших наборов данных и сложных моделей. 4
• Отнимает много времени. 3 Например, когда требуется настроить много гиперпараметров или когда необходимо сравнить несколько моделей. 3
• Компромисс между смещением и дисперсией. 3 Выбор количества разбиений данных может повлиять на компромисс: слишком небольшое количество разбиений может привести к высокому смещению, а слишком большое — к высокой дисперсии. 3