Для оценки ошибки перекрестной проверки обычно используется несколько методов:

1. Перекрестная проверка K-кратности: данные делятся на K сгибов одинакового размера. Модель обучается K раз, каждый раз используя K-1 сгиб для обучения и оставшийся сгиб для проверки.

2. Стратифицированная перекрестная проверка: этот метод гарантирует, что распределение классов в каждом сгибе является репрезентативным для всего набора данных. Это полезно при работе с несбалансированными наборами данных.

3. Перекрестная проверка с исключением одного (LOOCV): каждая точка данных используется как набор проверки, а оставшиеся данные используются для обучения. Этот подход требует больших вычислительных затрат, но может быть полезен для небольших наборов данных.

4. Повторная перекрестная проверка. Она предполагает многократное повторение процесса перекрестной проверки с различными случайными разделениями. Это помогает получить более стабильную оценку производительности модели.

5. Вложенная перекрестная проверка: она сочетает в себе перекрестную проверку с другим уровнем перекрестной проверки для настройки гиперпараметров. Внешний цикл выполняет оценку модели, а внутренний цикл оптимизирует гиперпараметры.

6. Перекрестная проверка временных рядов. Этот метод, специально разработанный для данных временных рядов, сохраняет временной порядок данных во время оценки модели.