使用k-fold折叠交叉验证法的好处

K-fold折叠交叉验证是一种常用的模型评估方法，它的好处有：

1. 更充分地利用数据：将数据集划分成K个互不相交的子集，每个子集都能被用作测试集，同时又被用作训练集，这种方法可以更充分地利用数据，提高模型的泛化能力。

2. 减少模型选择的偏差：使用k-fold折叠交叉验证可以减少模型选择的偏差，通过多次训练和测试可以更全面地评估模型的性能。

3. 更准确地评估模型性能：通过k-fold折叠交叉验证可以得到多组测试结果，可以计算出模型的平均性能和标准差，从而更准确地评估模型的性能。

4. 适用于小数据集：当数据集较小时，使用k-fold折叠交叉验证可以更好地利用数据，提高模型的泛化能力。

总之，使用k-fold折叠交叉验证可以更充分地利用数据，减少模型选择的偏差，更准确地评估模型性能，适用于小数据集。