为什么要用交叉验证法划分数据集

交叉验证是一种统计学上将数据样本划分为较小子集的实用方法，我们可以在其上进行多次分析，从而在几乎所有情况下都比单一拆分更可靠地评估模型的表现。

交叉验证将数据集划分为多个子集，在每个子集上训练模型，并在其他子集上进行测试。这允许我们在更多的数据上评估模型，尤其是当数据集规模较小时，我们可以更有效地使用数据。此外，交叉验证还可以帮助我们确定模型的参数和超参数的最佳组合，从而提高模型的性能。

总之，交叉验证是一种有效的数据集划分方法，可以帮助我们更好地评估模型的表现并提高模型的性能。