Purged CV 整合模式 (ML Training Integration)

Phase 3: 實作 CombinatorialPurgedKFold 並整合至 MLP
Auditor 審計: 確認 Purge/Embargo 機制正確隔離 Train/Val

適用場景

當在金融時間序列上訓練 ML 模型時，必須使用 Purged CV 而非標準 K-Fold，以防止數據洩露。

⚠️ 禁止在金融序列上使用 sklearn.model_selection.KFold。標準 K-Fold 會導致訓練集和測試集在時間上重疊，造成過擬合幻覺。

[!TIP] 已提取代碼至：quant-ml-purged-cv-integration_examples_1.py

當在金融時間序列上訓練 ML 模型時，必須使用 Purged CV 而非標準 K-Fold，以防止數據洩露。

⚠️ 禁止在金融序列上使用 sklearn.model_selection.KFold。標準 K-Fold 會導致訓練集和測試集在時間上重疊，造成過擬合幻覺。

[!TIP] 已提取代碼至：quant-ml-purged-cv-integration_examples_1.py