Стратегии проверки моделей в Python

В предыдущей публикации мы выяснили, что не можем использовать для подбора гиперпараметров ни случайное разбиение на обучающую и тестовую выборки, ни k-блочную перекрестную проверку (обычную, повторную, с исключением по одному). Получается, мы используем тестовую выборку (проверочные блоки перекрестной проверки) и для настройки гиперпараметров, и для оценки качества модели. Для преодоления этого недостатка можно воспользоваться комбинированной проверкой, которая сочетает случайное разбиение на обучающий и тестовый наборы и k-блочную перекрестную проверку.