可以不划分训练集和验证集吗，只用k5折交叉验证来验证拟合度

当数据集较小时，可以使用K折交叉验证来验证模型的性能。但是，如果数据集比较大，使用K折交叉验证可能会耗费很长时间。在这种情况下，可以将数据集分为训练集、验证集和测试集，使用训练集进行模型训练，使用验证集来调整模型超参数，最后使用测试集来评估模型的性能。

如果你想省略训练集和验证集的分割过程，可以直接使用K折交叉验证来评估模型的性能。以下是代码示例：

# 导入所需库和数据集
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 创建支持向量机模型
svm = SVC(kernel='linear', random_state=0)

# K折交叉验证
cv = KFold(n_splits=5, random_state=0, shuffle=True)
scores = cross_val_score(svm, X, y, cv=cv)
print('Cross-validation scores:', scores)
print('Mean score:', scores.mean())

这里，我们省略了训练集和验证集的分割过程，直接使用K折交叉验证来评估模型的性能。由于数据集较小，使用K折交叉验证能够很快得到结果。