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交叉验证是机器学习中评估模型的重要方法，包括K-Fold、分层交叉验证和留一法等。通过多次训练和测试，确保模型在不同数据集上的表现稳定，提高模型泛化能力。Scikit-learn库提供了方便的交叉验证实现。
Cross-Validation交叉验证是什么？详解及实施
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。
Cross Validation：简言之，就是进行多次train_test_split划分；每次划分时，在不同的数据集上进行训练、测试评估，从而得出一个评价结果；如果是5折交叉验证，意思就是在原始数据集上，进行5次划分，每次划分进行一次训练、评估，最后得到5次划分后的评估结果，一般在这几次评估结果上取平均得到最后的 评分。k-fold cross-validation ，其中，k一般取5或10。
分层交叉验证（Stratified k-fold cross validation）：首先它属于交叉验证类型ÿ
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