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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Quantile Regression vs Random Forest 예측구간: 자전거 수요의 과소예측 비용 비교
같은 자전거 수요 데이터에서 점예측 오차가 가장 작은 모델과 명목 커버리지에 가까운 모델은 달랐다. 시간 분할과 비대칭 비용으로 선택 기준을 다시 세운다.
