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

Преимущества методов кросс-валидации при оценке моделей машинного обучения:

• Объективная оценка. 5 Кросс-валидация даёт более точную оценку производительности модели, используя все доступные данные для обучения и тестирования. 5
• Избегание переобучения. 5 Помогает найти баланс между переобучением и недообучением. 5 Это особенно важно для моделей, которые могут быть склонны к переобучению на небольших наборах данных. 5
• Эффективность использования данных. 1 Позволяет использовать все доступные данные как для обучения, так и для валидации, что делает метод более эффективным по сравнению с традиционными методами валидации. 1

Недостатки методов кросс-валидации:

• Вычислительная сложность. 5 Некоторые методы могут быть очень затратными по времени и ресурсам, что становится проблемой для больших наборов данных и сложных моделей. 5
• Сложность настройки. 5 Требует тщательной настройки параметров, таких как количество фолдов. 5 Неправильный выбор параметров может привести к неточным оценкам и неправильным выводам. 5