Перекрёстная проверка и переобучение — бесплатный тест онлайн

Вопрос 1 из 30

Ситуация: Команда еженедельно меняет признаки, ориентируясь на одну и ту же финальную тестовую метрику. Какой механизм точнее всего объясняет связь кода с ситуацией?

set.seed(8)
id <- sample(seq_len(nrow(mtcars)), 22)
result <- list(train=mtcars[id,], test=mtcars[-id,])
result

Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя Тестовая выборка должна имитировать будущие данные и оставаться невидимой до окончательной оценки модели Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями

Вопрос 2 из 30

Ситуация: Команда еженедельно меняет признаки, ориентируясь на одну и ту же финальную тестовую метрику. Какой дефект нужно искать в первую очередь?

set.seed(8)
id <- sample(seq_len(nrow(mtcars)), 22)
result <- list(train=mtcars[id,], test=mtcars[-id,])
result

Одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds Случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны Нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных Многократный выбор модели по результату на test превращает тестовую выборку в часть обучения Поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество

Вопрос 3 из 30

Ситуация: Команда еженедельно меняет признаки, ориентируясь на одну и ту же финальную тестовую метрику. Какой вариант исправления сохраняет смысл анализа?

Отделите validation для настройки и один финальный test либо используйте вложенную схему Встраивайте подготовку признаков внутрь каждого fold и обучайте все преобразования только на training portion Сохраняйте сами индексы folds и конфигурацию каждого запуска вместе с версиями окружения Разбивайте по субъектам, времени или другим независимым единицам в соответствии с процессом генерации данных Используйте nested CV или отдельную validation и правило one-standard-error для сопоставимых моделей

Вопрос 4 из 30

Ситуация: Команда еженедельно меняет признаки, ориентируясь на одну и ту же финальную тестовую метрику. Какая проверка относится к исходному риску, а не к внешнему виду результата?

Проследите происхождение каждого признака и пересчитайте pipeline внутри folds Проверьте журнал решений и убедитесь, что test использовался один раз после фиксации модели Проверьте отсутствие пересечения id между train и validation каждого fold и распределение классов Перезапустите оценку по сохранённым индексам и сравните prediction row-by-row Сравните распределение ошибок по folds, а не только среднее, и проверьте итог на untouched test

Вопрос 5 из 30

Ситуация: Команда еженедельно меняет признаки, ориентируясь на одну и ту же финальную тестовую метрику. Какое заключение лучше всего выдерживает проверку?

set.seed(8)
id <- sample(seq_len(nrow(mtcars)), 22)
result <- list(train=mtcars[id,], test=mtcars[-id,])
result

Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями; при этом главный риск состоит в том, что многократный выбор модели по результату на test превращает тестовую выборку в часть обучения Тестовая выборка должна имитировать будущие данные и оставаться невидимой до окончательной оценки модели; при этом главный риск состоит в том, что многократный выбор модели по результату на test превращает тестовую выборку в часть обучения Тестовая выборка должна имитировать будущие данные и оставаться невидимой до окончательной оценки модели; поэтому достаточно один раз проверить класс объекта на текущем наборе данных k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям; при этом главный риск состоит в том, что случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны Тестовая выборка должна имитировать будущие данные и оставаться невидимой до окончательной оценки модели; при этом главный риск состоит в том, что поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество

Вопрос 6 из 30

Ситуация: У одного пациента десять снимков; случайное CV распределяет его снимки и в обучение, и в проверку. На какое свойство R здесь следует опереться?

set.seed(9)
fold <- sample(rep(1:5,length.out=nrow(iris)))
result <- table(fold, iris$Species)
result

Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки Оценка обобщения зависит от репрезентативности разделения, метрики, базовой модели и доверительного интервала ошибки

Вопрос 7 из 30

Ситуация: У одного пациента десять снимков; случайное CV распределяет его снимки и в обучение, и в проверку. Почему успешный запуск ещё не доказывает корректность?

set.seed(9)
fold <- sample(rep(1:5,length.out=nrow(iris)))
result <- table(fold, iris$Species)
result

Нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных Случайно высокий результат одного split может скрывать нестабильность по сегментам и времени Поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество Одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds Случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны

Вопрос 8 из 30

Ситуация: У одного пациента десять снимков; случайное CV распределяет его снимки и в обучение, и в проверку. Какая правка лучше локальной заплатки?

Разбивайте по субъектам, времени или другим независимым единицам в соответствии с процессом генерации данных Сохраняйте сами индексы folds и конфигурацию каждого запуска вместе с версиями окружения Используйте nested CV или отдельную validation и правило one-standard-error для сопоставимых моделей Встраивайте подготовку признаков внутрь каждого fold и обучайте все преобразования только на training portion Повторяйте оценку, показывайте разброс и анализируйте ошибки по важным подгруппам

Вопрос 9 из 30

Ситуация: У одного пациента десять снимков; случайное CV распределяет его снимки и в обучение, и в проверку. Как подтвердить корректность на граничном случае?

Проследите происхождение каждого признака и пересчитайте pipeline внутри folds Проверьте отсутствие пересечения id между train и validation каждого fold и распределение классов Перезапустите оценку по сохранённым индексам и сравните prediction row-by-row Сравните с baseline, доверительные интервалы и performance по времени, источнику и классу Сравните распределение ошибок по folds, а не только среднее, и проверьте итог на untouched test

Вопрос 10 из 30

Ситуация: У одного пациента десять снимков; случайное CV распределяет его снимки и в обучение, и в проверку. Какой вывод точнее всего связывает механизм и главный риск?

set.seed(9)
fold <- sample(rep(1:5,length.out=nrow(iris)))
result <- table(fold, iris$Species)
result

Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями; при этом главный риск состоит в том, что поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки; при этом главный риск состоит в том, что случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям; следовательно, совпадение числа строк можно считать полной проверкой решения k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям; при этом главный риск состоит в том, что случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям; при этом главный риск состоит в том, что нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных

Вопрос 11 из 30

Ситуация: Весь набор стандартизируют перед CV, а затем считают, что проверочные строки не влияли на модель. Какое утверждение лучше всего объясняет показанный фрагмент?

x <- scale(iris[,1:4])
set.seed(10); idx <- sample(1:nrow(x),100)
result <- list(train=x[idx,], test=x[-idx,])
result

Тестовая выборка должна имитировать будущие данные и оставаться невидимой до окончательной оценки модели Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями

Вопрос 12 из 30

Ситуация: Весь набор стандартизируют перед CV, а затем считают, что проверочные строки не влияли на модель. Какое скрытое допущение здесь опаснее остальных?

x <- scale(iris[,1:4])
set.seed(10); idx <- sample(1:nrow(x),100)
result <- list(train=x[idx,], test=x[-idx,])
result

Поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество Одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds Случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны Нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных Многократный выбор модели по результату на test превращает тестовую выборку в часть обучения

Вопрос 13 из 30

Ситуация: Весь набор стандартизируют перед CV, а затем считают, что проверочные строки не влияли на модель. Что нужно сделать, чтобы ошибка не вернулась на следующем наборе данных?

Разбивайте по субъектам, времени или другим независимым единицам в соответствии с процессом генерации данных Сохраняйте сами индексы folds и конфигурацию каждого запуска вместе с версиями окружения Встраивайте подготовку признаков внутрь каждого fold и обучайте все преобразования только на training portion Отделите validation для настройки и один финальный test либо используйте вложенную схему Используйте nested CV или отдельную validation и правило one-standard-error для сопоставимых моделей

Вопрос 14 из 30

Ситуация: Весь набор стандартизируют перед CV, а затем считают, что проверочные строки не влияли на модель. Какая проверка непосредственно подтверждает, что дефект устранён?

Перезапустите оценку по сохранённым индексам и сравните prediction row-by-row Сравните распределение ошибок по folds, а не только среднее, и проверьте итог на untouched test Проверьте журнал решений и убедитесь, что test использовался один раз после фиксации модели Проследите происхождение каждого признака и пересчитайте pipeline внутри folds Проверьте отсутствие пересечения id между train и validation каждого fold и распределение классов

Вопрос 15 из 30

Ситуация: Весь набор стандартизируют перед CV, а затем считают, что проверочные строки не влияли на модель. Что стоит написать в технической рецензии к этому фрагменту?

x <- scale(iris[,1:4])
set.seed(10); idx <- sample(1:nrow(x),100)
result <- list(train=x[idx,], test=x[-idx,])
result

Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки; поэтому повторный запуск в той же сессии заменяет проверку граничных случаев k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям; при этом главный риск состоит в том, что нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя; при этом главный риск состоит в том, что одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки; при этом главный риск состоит в том, что случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки; при этом главный риск состоит в том, что нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных

Вопрос 16 из 30

Ситуация: Сложнейшую модель выбирают из-за улучшения метрики на 0,001, хотя разброс по folds в десять раз больше. Что является главным техническим основанием для разбора?

scores <- c(simple=.182, complex=.179, huge=.178)
se <- c(.006,.008,.015)
result <- data.frame(scores,se)
result

Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки Тестовая выборка должна имитировать будущие данные и оставаться невидимой до окончательной оценки модели k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям

Вопрос 17 из 30

Ситуация: Сложнейшую модель выбирают из-за улучшения метрики на 0,001, хотя разброс по folds в десять раз больше. Что именно может сломаться при новых данных?

scores <- c(simple=.182, complex=.179, huge=.178)
se <- c(.006,.008,.015)
result <- data.frame(scores,se)
result

Многократный выбор модели по результату на test превращает тестовую выборку в часть обучения Нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных Поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество Одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds Случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны

Вопрос 18 из 30

Ситуация: Сложнейшую модель выбирают из-за улучшения метрики на 0,001, хотя разброс по folds в десять раз больше. Какое изменение устраняет именно причину проблемы?

Отделите validation для настройки и один финальный test либо используйте вложенную схему Сохраняйте сами индексы folds и конфигурацию каждого запуска вместе с версиями окружения Встраивайте подготовку признаков внутрь каждого fold и обучайте все преобразования только на training portion Используйте nested CV или отдельную validation и правило one-standard-error для сопоставимых моделей Разбивайте по субъектам, времени или другим независимым единицам в соответствии с процессом генерации данных

Вопрос 19 из 30

Ситуация: Сложнейшую модель выбирают из-за улучшения метрики на 0,001, хотя разброс по folds в десять раз больше. Какой контроль отличит исправление от случайно удачного результата?

Сравните распределение ошибок по folds, а не только среднее, и проверьте итог на untouched test Проверьте журнал решений и убедитесь, что test использовался один раз после фиксации модели Проверьте отсутствие пересечения id между train и validation каждого fold и распределение классов Перезапустите оценку по сохранённым индексам и сравните prediction row-by-row Проследите происхождение каждого признака и пересчитайте pipeline внутри folds

Вопрос 20 из 30

Ситуация: Сложнейшую модель выбирают из-за улучшения метрики на 0,001, хотя разброс по folds в десять раз больше. Какое заключение останется верным и на новых данных?

scores <- c(simple=.182, complex=.179, huge=.178)
se <- c(.006,.008,.015)
result <- data.frame(scores,se)
result

k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям; при этом главный риск состоит в том, что случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями; следовательно, предупреждения можно не учитывать, если итог выглядит ожидаемо Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями; при этом главный риск состоит в том, что многократный выбор модели по результату на test превращает тестовую выборку в часть обучения Тестовая выборка должна имитировать будущие данные и оставаться невидимой до окончательной оценки модели; при этом главный риск состоит в том, что поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями; при этом главный риск состоит в том, что поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество

Вопрос 21 из 30

Ситуация: В отчёте указана одна точность без размера теста, случайного seed и разбивки по группам. Какой принцип непосредственно относится к этому коду?

set.seed(11)
result <- replicate(20, mean(sample(c(0,1),100,replace=TRUE)==sample(c(0,1),100,replace=TRUE)))
result

Оценка обобщения зависит от репрезентативности разделения, метрики, базовой модели и доверительного интервала ошибки k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя

Вопрос 22 из 30

Ситуация: В отчёте указана одна точность без размера теста, случайного seed и разбивки по группам. Какой риск здесь остаётся главным, даже если результат выглядит правдоподобно?

set.seed(11)
result <- replicate(20, mean(sample(c(0,1),100,replace=TRUE)==sample(c(0,1),100,replace=TRUE)))
result

Одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds Случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны Поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество Нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных Случайно высокий результат одного split может скрывать нестабильность по сегментам и времени

Вопрос 23 из 30

Ситуация: В отчёте указана одна точность без размера теста, случайного seed и разбивки по группам. Какая правка делает решение устойчивым, а не просто удобным на текущем примере?

Разбивайте по субъектам, времени или другим независимым единицам в соответствии с процессом генерации данных Встраивайте подготовку признаков внутрь каждого fold и обучайте все преобразования только на training portion Сохраняйте сами индексы folds и конфигурацию каждого запуска вместе с версиями окружения Используйте nested CV или отдельную validation и правило one-standard-error для сопоставимых моделей Повторяйте оценку, показывайте разброс и анализируйте ошибки по важным подгруппам

Вопрос 24 из 30

Ситуация: В отчёте указана одна точность без размера теста, случайного seed и разбивки по группам. Что нужно проверить после правки?

Проследите происхождение каждого признака и пересчитайте pipeline внутри folds Сравните с baseline, доверительные интервалы и performance по времени, источнику и классу Проверьте отсутствие пересечения id между train и validation каждого fold и распределение классов Сравните распределение ошибок по folds, а не только среднее, и проверьте итог на untouched test Перезапустите оценку по сохранённым индексам и сравните prediction row-by-row

Вопрос 25 из 30

Ситуация: В отчёте указана одна точность без размера теста, случайного seed и разбивки по группам. Какой итог разбора не смешивает правило языка с впечатлением от результата?

set.seed(11)
result <- replicate(20, mean(sample(c(0,1),100,replace=TRUE)==sample(c(0,1),100,replace=TRUE)))
result

Оценка обобщения зависит от репрезентативности разделения, метрики, базовой модели и доверительного интервала ошибки; при этом главный риск состоит в том, что случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями; при этом главный риск состоит в том, что поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество Оценка обобщения зависит от репрезентативности разделения, метрики, базовой модели и доверительного интервала ошибки; поэтому внешний вид напечатанного объекта важнее происхождения и структуры данных k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям; при этом главный риск состоит в том, что случайно высокий результат одного split может скрывать нестабильность по сегментам и времени Оценка обобщения зависит от репрезентативности разделения, метрики, базовой модели и доверительного интервала ошибки; при этом главный риск состоит в том, что случайно высокий результат одного split может скрывать нестабильность по сегментам и времени

Вопрос 26 из 30

Ситуация: После обновления пакета CV даёт другую метрику, но старые folds нигде не сохранены. Какое правило нужно применить к этому фрагменту прежде всего?

set.seed(12)
folds <- split(sample(seq_len(nrow(iris))), rep(1:5,length.out=nrow(iris)))
result <- lapply(folds, head)
result

k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки Оценка обобщения зависит от репрезентативности разделения, метрики, базовой модели и доверительного интервала ошибки Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя

Вопрос 27 из 30

Ситуация: После обновления пакета CV даёт другую метрику, но старые folds нигде не сохранены. Что в этой ситуации способно исказить вывод без явной синтаксической ошибки?

set.seed(12)
folds <- split(sample(seq_len(nrow(iris))), rep(1:5,length.out=nrow(iris)))
result <- lapply(folds, head)
result

Случайно высокий результат одного split может скрывать нестабильность по сегментам и времени Случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны Поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество Нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных Одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds

Вопрос 28 из 30

Ситуация: После обновления пакета CV даёт другую метрику, но старые folds нигде не сохранены. Что следует изменить в коде или процессе?

Используйте nested CV или отдельную validation и правило one-standard-error для сопоставимых моделей Сохраняйте сами индексы folds и конфигурацию каждого запуска вместе с версиями окружения Повторяйте оценку, показывайте разброс и анализируйте ошибки по важным подгруппам Разбивайте по субъектам, времени или другим независимым единицам в соответствии с процессом генерации данных Встраивайте подготовку признаков внутрь каждого fold и обучайте все преобразования только на training portion

Вопрос 29 из 30

Ситуация: После обновления пакета CV даёт другую метрику, но старые folds нигде не сохранены. Какой тест лучше всего ловит повтор этой ошибки?

Перезапустите оценку по сохранённым индексам и сравните prediction row-by-row Проверьте отсутствие пересечения id между train и validation каждого fold и распределение классов Сравните распределение ошибок по folds, а не только среднее, и проверьте итог на untouched test Сравните с baseline, доверительные интервалы и performance по времени, источнику и классу Проследите происхождение каждого признака и пересчитайте pipeline внутри folds

Вопрос 30 из 30

Ситуация: После обновления пакета CV даёт другую метрику, но старые folds нигде не сохранены. Как сформулировать вывод без лишних обобщений?

set.seed(12)
folds <- split(sample(seq_len(nrow(iris))), rep(1:5,length.out=nrow(iris)))
result <- lapply(folds, head)
result

Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя; при этом главный риск состоит в том, что одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds Выбор модели должен учитывать среднюю ошибку, неопределённость, сложность, стоимость и устойчивость, а не минимальную цифру с тысячными долями; при этом главный риск состоит в том, что одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя; поэтому отсутствие сообщения об ошибке уже подтверждает корректность результата k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям; при этом главный риск состоит в том, что случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя; при этом главный риск состоит в том, что поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество