В чем преимущества и недостатки методов кросс-валидации при оценке моделей машинного обучения?

Преимущества методов кросс-валидации при оценке моделей машинного обучения:

• Объективная оценка. sky.pro Кросс-валидация даёт более точную оценку производительности модели, используя все доступные данные для обучения и тестирования. sky.pro
• Избегание переобучения. sky.pro Помогает найти баланс между переобучением и недообучением. sky.pro Это особенно важно для моделей, которые могут быть склонны к переобучению на небольших наборах данных. sky.pro
• Эффективность использования данных. www.geeksforgeeks.org Позволяет использовать все доступные данные как для обучения, так и для валидации, что делает метод более эффективным по сравнению с традиционными методами валидации. www.geeksforgeeks.org

Недостатки методов кросс-валидации:

• Вычислительная сложность. sky.pro Некоторые методы могут быть очень затратными по времени и ресурсам, что становится проблемой для больших наборов данных и сложных моделей. sky.pro
• Сложность настройки. sky.pro Требует тщательной настройки параметров, таких как количество фолдов. sky.pro Неправильный выбор параметров может привести к неточным оценкам и неправильным выводам. sky.pro