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 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 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 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

Многократный выбор модели по результату на test превращает тестовую выборку в часть обучения 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 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 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 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

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 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 Проверьте отсутствие пересечения id между train и validation каждого fold и распределение классов

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 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; поэтому достаточно один раз проверить класс объекта на текущем наборе данных 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

Оценка обобщения зависит от репрезентативности разделения, метрики, базовой модели и доверительного интервала ошибки 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 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 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

Одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds Поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество 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 Нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных

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?

Встраивайте подготовку признаков внутрь каждого fold и обучайте все преобразования только на training portion Повторяйте оценку, показывайте разброс и анализируйте ошибки по важным подгруппам 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 Сохраняйте сами индексы folds и конфигурацию каждого запуска вместе с версиями окружения

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?

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 Проверьте отсутствие пересечения id между train и validation каждого fold и распределение классов Проследите происхождение каждого признака и пересчитайте pipeline внутри folds

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

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 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 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 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 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

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

k-fold CV обучает модель k раз, каждый раз оставляя один fold для оценки, и усредняет ошибки по невиденным наблюдениям 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 Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя Утечка возникает, когда при обучении используется информация, недоступная в момент реального прогноза, включая статистики всей выборки

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

Случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны Одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds 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 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 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 Сохраняйте сами индексы folds и конфигурацию каждого запуска вместе с версиями окружения Отделите validation для настройки и один финальный test либо используйте вложенную схему

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?

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

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 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 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

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

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 Тестовая выборка должна имитировать будущие данные и оставаться невидимой до окончательной оценки модели Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя

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

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 Одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds Поиск среди сотен конфигураций без вложенной оценки выбирает случайно удачную модель и завышает качество

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?

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 Отделите validation для настройки и один финальный test либо используйте вложенную схему 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 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?

Проследите происхождение каждого признака и пересчитайте pipeline внутри folds 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 Проверьте отсутствие пересечения id между train и validation каждого fold и распределение классов Проверьте журнал решений и убедитесь, что test использовался один раз после фиксации модели

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

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 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 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

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

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

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

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 Повторяйте оценку, показывайте разброс и анализируйте ошибки по важным подгруппам 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

Вопрос 24 из 30

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

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 Проследите происхождение каждого признака и пересчитайте pipeline внутри folds Сравните с baseline, доверительные интервалы и performance по времени, источнику и классу

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

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 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 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 Оценка обобщения зависит от репрезентативности разделения, метрики, базовой модели и доверительного интервала ошибки; поэтому внешний вид напечатанного объекта важнее происхождения и структуры данных

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

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 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

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

Одинаковый seed не гарантирует повтор, если версии библиотек или порядок данных меняют генерацию folds 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 Нормализация до разделения передаёт в обучение среднее и разброс тестовых данных Случайные folds нарушают зависимость групп или времени и позволяют связанным наблюдениям попасть по обе стороны

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?

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 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 Повторяйте оценку, показывайте разброс и анализируйте ошибки по важным подгруппам

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?

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 Проверьте отсутствие пересечения id между train и validation каждого fold и распределение классов Проследите происхождение каждого признака и пересчитайте pipeline внутри folds Сравните с baseline, доверительные интервалы и performance по времени, источнику и классу

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 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 Воспроизводимая CV фиксирует folds, seed, preprocessing, метрику, пространство настройки и правило выбора победителя; поэтому отсутствие сообщения об ошибке уже подтверждает корректность результата