В чем преимущества кросс-валидации перед обычным делением на обучающую и тестовую выборки?

Некоторые преимущества кросс-валидации перед обычным делением на обучающую и тестовую выборки:

• Более устойчивая оценка производительности. shakhbanov.org Кросс-валидация позволяет оценивать модель несколько раз на различных подмножествах данных, что уменьшает влияние случайных факторов, которые могут возникнуть при однократном разделении. shakhbanov.org
• Использование всего набора данных для обучения и тестирования. shakhbanov.org sky.pro В процессе кросс-валидации каждая часть данных используется как часть обучающего набора и как часть тестового набора. shakhbanov.org Это позволяет эффективнее использовать доступные данные, особенно если их ограниченный объём. shakhbanov.org
• Более точное выявление проблем переобучения и недообучения. shakhbanov.org Кросс-валидация помогает выявить, насколько модель способна обобщать на новые данные, что полезно для выявления проблем переобучения или недообучения. shakhbanov.org
• Борьба с дисбалансом данных. shakhbanov.org Если в данных есть дисбаланс классов, кросс-валидация может помочь в том, чтобы каждый класс хотя бы один раз был представлен в обучающем и тестовом наборах. shakhbanov.org
• Объективное сравнение моделей. shakhbanov.org Когда есть несколько моделей для сравнения, кросс-валидация предоставляет более объективные оценки производительности каждой модели, так как каждая модель оценивается на одних и тех же данных. shakhbanov.org