深度学习中怎么使用交叉验证

简单来说，就是将数据划分为n分，（n-1）份用于训练，1份用于验证，大概就是n折交叉验证了。

假如我的训练集有100个样本，在训练的时候使用5折交叉验证，就是把这100个样本分为5份，4份用于训练，1份用于验证。而分成的5份分别做一次验证集，就是交叉了5次。

这里举个例子：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
# K折交叉验证在训练集上
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
val_accuracies = []

for train_index, val_index in kf.split(range(100)):
    print(train_index)
    print("数据的长度为：",len(train_index))
    print("-----------------------")
    print(val_index)      
    print("数据的长度为：",len(val_index))
    print("**********************************************************************")

[ 1  2  3  5  6  7  8  9 11 13 14 15 16 17 19 20 21 23 24 25 26 27 28 29
 32 34 35 36 37 38 40 41 42 43 46 47 48 49 50 51 52 54 55 56 57 58 59 60
 61 62 63 64 65 66 67 68 69 71 72 74 75 78 79 81 82 84 85 86 87 88 89 91
 92 93 94 95 96 97 98 99]
数据的长度为： 80
-----------------------
[ 0  4 10 12 18 22 30 31 33 39 44 45 53 70 73 76 77 80 83 90]
数据的长度为： 20
**********************************************************************
[ 0  1  2  3  4  6  7  8 10 12 13 14 17 18 19 20 21 22 23 24 25 27 29 30
 31 32 33 34 36 37 38 39 41 43 44 45 46 48 49 50 51 52 53 54 56 57 58 59
 60 61 62 63 64 67 68 70 71 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 86 87 89
 90 91 92 94 95 97 98 99]
数据的长度为： 80
-----------------------
[ 5  9 11 15 16 26 28 35 40 42 47 55 65 66 69 72 85 88 93 96]
数据的长度为： 20
**********************************************************************
[ 0  1  2  4  5  9 10 11 12 14 15 16 18 20 21 22 23 26 28 29 30 31 32 33
 35 37 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61
 63 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 79 80 82 83 84 85 86 87 88 90
 91 92 93 94 96 97 98 9