回归的k折交叉验证取值范围

回归的k折交叉验证是一种常用的模型评估方法，用于评估回归模型的性能和泛化能力。在k折交叉验证中，数据集被分成k个相等大小的子集，其中k-1个子集用于训练模型，剩下的一个子集用于测试模型。这个过程会重复k次，每次使用不同的子集作为测试集，最后将k次的评估结果取平均作为模型的性能指标。

k折交叉验证中的k值可以取不同的范围，一般来说，常见的取值范围是2到10之间。较小的k值（如2或3）可以提供更快的计算速度，但可能会导致评估结果的方差较大。较大的k值（如5或10）可以提供更稳定的评估结果，但计算时间会相对较长。

总结一下，回归的k折交叉验证的取值范围通常是2到10之间，具体选择哪个值取决于数据集的大小和计算资源的限制。