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在机器学习中，我们经常需要评估模型的性能。而为了准确评估模型的性能，我们需要使用一种有效的评估方法。五折交叉验证（5-fold cross-validation）就是其中一种常用的模型评估方法，用于评估机器学习模型的性能和泛化能力。在本文中，我们将介绍五折交叉验证的原理和实现方法，并探讨其在模型评估中的重要性。在机器学习中，我们通常需要将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。

sklearn机器学习决策树算法案例实战

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