Что такое cross-validation? Как работают k-fold, stratified и time-series вариации?

Cross-validation — техника оценки модели, при которой данные делятся на k частей; модель обучается на k-1, валидируется на оставшейся, потом фолды меняются. Получаем k оценок и среднее — устойчивее, чем один train/val. Stratified k-fold сохраняет долю классов в каждом фолде. Time-series CV двигается по времени, без утечки будущего. Расход CPU в k раз больше, но оценка надёжнее.