k 折交叉验证

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#k 折交叉验证（k-fold cross validation）

静态的「留出法」对数据的划分方式比较敏感，有可能不同的划分方式得到了不同的模型。
「k折交叉验证」是一种动态验证的方式，这种方式可以降低数据划分带来的影响。具体步骤如下：

1. 将数据集分为训练集和测试集，将测试集放在一边
2. 将训练集分为 k 份每次使用 k 份中的 1 份作为验证集，其他全部作为训练集。
3. 通过 k 次训练后，我们得到了 k 个不同的模型。
4. 评估 k 个模型的效果，从中挑选效果最好的超参数使用最优的超参数，然后将 k 份数据全部作为训练集重新训练模型，得到最终模型。