交叉验证评估模型准确率

交叉验证是一种常用的评估模型准确率的方法。它通过将数据集划分为训练集和测试集，并多次重复这个过程来评估模型的性能。

具体步骤如下：
1. 将数据集划分为K个大小相等的子集，通常称为折（fold）。
2. 对于每个折，将其作为测试集，其余的折作为训练集。
3. 在每次训练过程中，使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的性能。
4. 计算每次测试的准确率，并将这些准确率的平均值作为最终的评估结果。

交叉验证的优点是可以更准确地评估模型的性能，因为它使用了多个不同的测试集。这样可以减少因为某个特定的训练集或测试集而导致的偶然性误差。