五折交叉验证中的验证集

五折交叉验证是一种常用的模型评估方法，将数据集分为五份，其中四份用于训练模型，另外一份用于验证模型的性能。在每一次交叉验证中，都会有一个不同的验证集。验证集的作用是用于评估模型在未见过的数据上的表现，从而判断模型是否过拟合或欠拟合。在五折交叉验证中，每一份数据都有机会充当验证集，从而保证了模型对数据的泛化能力。