Список проголосовавших за комментарий "Astronomer, Я для себя так на этот вопрос смотрю: я не допускаю склеивание из пересекающихся OOS, т.е. когда я тест смещаю, шаг смещения у меня равен размеру теста, не меньше (иначе пересечения), не больше (иначе тест не всю выборку покроет). А дальше на что смотрим — по сути, не важно на какие размеры кусков (и соответственно, сколько итераций) ты нарезал, в итоге у тебя склеивается тест (OOS) одного и того же размера. А на что мы тогда смотрим — профит от маленького числа итераций — экономия времени вычислений (в каких-то случаях это важно, например, если вопрос стоит в считать 30 минут или 5 дней, в каких-то не важнен если речь о том, чтобы считать 7 секунд или пару минут). Дает уменьшение шага смещения и размера каждого отдельного OOS куска, вернее увеличение числа итераций, какой-то профит — по идее да — ты же типа фитишься под некий участок, если там есть закономерность, ты её транслируешь на OOS, если ты берешь большой OOS в отдельной итерации, закономерность, может, уже ушла, затухла, а ты её используешь на протяжении всего большого OOS куска. Аргумент про то, что OOS должен быть большой для того чтобы посмотреть закономернсть на разных состояниях и т.д. здесь не катит, потому что как выше написал, не важно какого размера у тебя OOS в итерации, склеивается в итоге в большой OOS одинакового размера. + Больше кл-во итераций раздувает выборку и делает результат более репрезентативным. Да, в нескокольких соседних трейнах у тебя будет много пересекающих участков данных, но ты же наверняка наблюдал, что в одни данные чуть добавить шума или чуть сместить и т.д. и уже совсем другие результаты, поэтому такое увеличение кол-ва прогонов (размера выборок) по мне — во благо. Ну и в итоге имеем, что это некий trade-off между временем на выполнение и профитами от роста числа прогонов (и уменьшения размера отдельного OOS куска). Сила этих плюсов на мой взгляд не такая большая и явная, так что бы не стал слишком увлекаться увеличением числа прогонов (и уменьшением размера отдельного OOS)."