GroupKFold 데이터 누수: 같은 사용자가 train과 test에 섞일 때 점수 착시 비교
같은 사용자의 행이 train과 test에 함께 들어가면 새 사용자 성능이 낙관적으로 보일 수 있다. 세 가지 분할의 그룹 교집합과 점수 변화를 같은 조건에서 비교한다.
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시계열 교차검증: 랜덤 분할이 미래 정보를 누수하는 이유와 walk-forward 비교
랜덤 분할의 낙관 편향을 동일 합성 데이터에서 재현하고, horizon·gap·window를 실제 예측 조건에 맞추는 방법을 정리한다.
