Марк Феверолф

производительность модели оценивается, чтобы узнать, насколько хорошо она работает с новыми данными.

чем большая гибкость закладывается в модель, тем лучше она отслеживает закономерности (как в сигнале, так и в шуме) в тренировочных данных. Но модели с минимальным размером окна изрядно переобучены и отслеживают малейшую флуктуацию в данных обучающей выборки. С неизвестными данными точность предсказаний такой модели будет крайне низкой, так как шум в новых данных будет выглядеть не так, как шум в обучающей выборке.

не используйте обучающую выборку дважды