交叉验证法划分数据集

交叉验证法是一种常用的数据集划分方法，用于评估机器学习模型的性能。它通过将原始数据集划分为训练集和验证集，以便在训练过程中进行模型选择和调优。

具体而言，交叉验证法将原始数据集分成 k 个大小相等的子集（通常称为折），其中 k-1 个折用作训练集，剩余的一个折用作验证集。然后，重复 k 次这个过程，每次选择不同的验证集。最后，将每次验证集上的性能指标平均作为模型的评估结果。

常见的交叉验证方法包括 k 折交叉验证和留一交叉验证。k 折交叉验证将数据集划分成 k 个折，每次选取一个折作为验证集，剩余的 k-1 个折作为训练集。留一交叉验证是一种特殊情况，其中 k 等于数据集的样本数量，每个样本依次作为验证集，其余的样本作为训练集。

通过交叉验证法划分数据集，可以更准确地评估模型的性能，避免过拟合或欠拟合的问题，并且能够更好地选择模型或调整超参数。