k-fold交叉验证

一、交叉验证

        交叉验证（Cross-validation）是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的方法。它的主要目的是评估模型在独立数据集上的泛化能力，以避免过拟合和欠拟合的问题，并帮助我们选择最佳的模型和超参数。

（一）基本原理

        交叉验证的基本思想是将原始数据集分成多个部分，一部分当作训练集，另一部分作为验证集。先用训练集对算法模型进行训练，再用验证集测试训练得到的算法模型，反复利用这些部分进行模型的训练和验证。

        通过这种方式，我们可以获得多个模型性能的估计值，并取其平均值作为模型性能的最终评估。

（二）步骤

1、数据划分

       eg： 将原始数据集以4：1的比例分割为训练集和测试集，训练集被用于训练和调整模型，而测试集则用于评估模型的准确率，以检验模型的泛化能力和预测精度。