Преимущества метода k-fold перед методом hold-out при оценке моделей:

• Более надёжная оценка качества модели. 1 Это связано с тем, что обучение и тест модели происходят на разных подмножествах исходного датасета. 1
• Учёт большей части данных для обучения и валидации. 5 Анализ производительности модели на каждом этапе помогает понять различия во входных данных, а также даёт больше информации для точной настройки модели. 5
• Эффективная обработка несбалансированных данных. 5 Метод может использоваться для настройки гиперпараметров. 5

Однако проведение k итераций обучения и теста может быть вычислительно затратным, поэтому метод обычно применяют либо когда данных достаточно мало, либо при наличии большого количества вычислительных ресурсов, позволяющих проводить все итерации параллельно. 1