交叉验证（Cross-Validation）是什么？详解及实施 Python

交叉验证（Cross-Validation）是什么？详解及实施 Python

在机器学习和统计学中，交叉验证是一种常用的模型评估技术。它通过将数据集划分为训练集和验证集，并多次重复这个过程，来评估模型的性能。交叉验证可以帮助我们更好地理解模型的泛化能力，避免过拟合或欠拟合的问题。在本文中，我们将详细介绍交叉验证的概念，并提供使用 Python 实施交叉验证的代码示例。

交叉验证的基本原理是将数据集分成 K 个大小相等的子集，通常称为折（folds）。然后，我们依次选择其中一个折作为验证集，其余的折作为训练集。我们使用训练集训练模型，并将其应用于验证集来评估模型的性能。这个过程会重复 K 次，每次选择不同的验证集。最后，我们将 K 次评估的结果进行平均，得到最终的模型性能评估。

下面是一个使用 Python 实现交叉验证的示例代码：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklear