k在k折交叉验证代表什么

在机器学习中，k折交叉验证（k-Fold Cross Validation）是一种常用的评估模型性能和选择最佳超参数的方法。这里，字母"k"代表的是划分数据集的份数。具体来说：

- k值：将原始数据集分割成k个大小相等的子集（或称为“折叠”），通常k取值为5或10，但可以根据数据集大小调整。例如，如果k=5，那么数据会被分成5份，每份称为一个折。

- 训练过程：对于每个折，我们选择剩下的k-1个折作为训练集，剩下的那一个折作为验证集。然后使用训练集训练模型，并用验证集来评估模型的性能。

- 重复过程：这个过程会重复k次，每次选取不同的验证集。最后，我们将k次验证的结果（如准确率、精度、召回率等指标）求平均，得到的平均性能指标作为模型在未见过的数据上的泛化能力的一个估计。