简述K-fold交叉验证的基本思想

K-fold交叉验证是一种常用的模型评估方法，其基本思想是将原始数据集分成K个子集，其中一个子集作为测试集，其余K-1个子集作为训练集。然后用训练集训练模型，用测试集评估模型性能。这个过程会重复K次，每个子集都会做一次测试集，最终将K次的评估结果综合起来，作为该模型的评估结果。

这种方法的优点是可以充分利用数据，每个样本都会被用于测试一次，从而能够更准确地评估模型的性能。同时，K-fold交叉验证可以降低评估结果的方差，使评估结果更加稳定可靠。

但是，K-fold交叉验证也存在一些缺点，比如需要训练K次模型，计算量较大；同时，如果数据集不够大，划分后的子集可能会出现偏差，影响模型的评估结果。