本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库进行交叉验证，特别是针对支持向量机(SVM)模型。通过5折交叉验证展示了评估模型性能的过程，并提到了其他交叉验证工具如和，强调了交叉验证在机器学习中的重要性。
使用Python进行交叉验证的方法
交叉验证是机器学习中常用的一种方法，旨在通过将数据集划分为几个部分来评估模型的性能。Python提供了许多库来执行交叉验证，其中最常见的是scikit-learn。
下面是使用scikit-learn进行交叉验证的代码示例：
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 导入数据集
iris = datasets.load_iris()
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