3、解释 K折交叉验证的思想，K折交叉验证的目的

K折交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法。其思想是将可用的数据集分成K个互斥的子集，其中一个子集作为验证集，其余K-1个子集作为训练集，然后计算模型在验证集上的性能指标。这个过程会重复K次，每次选择不同的验证集，最终得到K个性能指标的平均值作为模型性能的评估结果。

K折交叉验证的目的是在有限的数据集上，尽可能地使用数据来训练和评估模型。通过将数据集分成K个子集并进行多次训练和评估，可以更准确地估计模型在新数据上的性能表现，并且可以避免因为数据集划分的不同而导致模型性能评估的不稳定性。此外，K折交叉验证还可以帮助我们选择合适的超参数，例如正则化系数和学习率等，以提高模型的性能。