描述k-折交叉验证（k-fold cross validation）的基本思想。重复5次5-fold交叉验证需要训练机器学习模型多少次？

k-折交叉验证是一种常用的模型评估方法，其基本思想是将样本数据分成k个互不重叠的子集，每次将其中一个子集作为验证集，剩余k-1个子集作为训练集，重复k次，每次选取不同的子集作为验证集，然后将k次测试结果取平均值作为模型的性能指标。

重复5次5-fold交叉验证需要训练机器学习模型的次数为5*5=25次。因为需要重复5次，所以需要进行5次训练和测试，每次训练需要分成5个子集，共进行5次训练和测试。