python五折交叉验证

Python中的五折交叉验证是一种常用的模型评估方法，用于评估模型在未知数据上的泛化能力。该方法将数据集分成五个相等的子集，每次将其中一个子集作为测试集，剩余的四个子集作为训练集，重复五次，每次选取不同的子集作为测试集，最终得到五组训练集和测试集，用来评估模型的性能表现。这种方法可以有效地减小模型评估结果的方差，提高评估结果的可靠性。在Python中，可以使用scikit-learn库的cross_val_score函数来实现五折交叉验证。