В чем преимущества метода k-fold перед классическим разделением на train и test?

Некоторые преимущества метода k-fold перед классическим разделением на train и test:

• Более надёжная оценка. www.theknowledgeacademy.com www.geeksforgeeks.org Метод k-fold позволяет усреднять показатели по нескольким тестовым наборам, что снижает влияние случайности при разделении данных. www.theknowledgeacademy.com
• Снижение зависимости от одного разделения. www.geeksforgeeks.org При классическом разделении на train и test на работу модели может сильно влиять конкретный случайный раздел данных. www.geeksforgeeks.org Метод k-fold решает эту проблему, многократно разделяя данные на отдельные наборы для обучения и тестирования. www.geeksforgeeks.org
• Использование всех данных. www.geeksforgeeks.org В методе k-fold каждая точка данных используется для обучения и тестирования хотя бы один раз. www.geeksforgeeks.org Это гарантирует, что модель протестируется на широком диапазоне точек данных. www.geeksforgeeks.org
• Возможность обнаружения переобучения. www.theknowledgeacademy.com Метод k-fold позволяет выявить переобучение модели, наблюдая за тем, как её производительность варьируется в разных наборах данных. www.theknowledgeacademy.com
• Настройка гиперпараметров. www.theknowledgeacademy.com www.geeksforgeeks.org Метод k-fold помогает определить подходящие гиперпараметры, которые балансируют сложность модели с её способностью к обобщению. www.geeksforgeeks.org