7折交叉验证和5折交叉验证差别

7折交叉验证和5折交叉验证是两种常见的交叉验证方式，它们的差别在于划分训练集和验证集的折数不同。

7折交叉验证是将数据集随机分成7份，其中6份作为训练集，1份作为验证集，然后循环7次，每个子集都做一次验证集，最终将7次的验证结果取平均值作为模型的性能指标。

5折交叉验证是将数据集随机分成5份，其中4份作为训练集，1份作为验证集，然后循环5次，每个子集都做一次验证集，最终将5次的验证结果取平均值作为模型的性能指标。

因为7折交叉验证使用了更多的数据进行训练和验证，所以相对来说更加准确，但是计算时间相对较长。而5折交叉验证则计算时间相对较短，但是可能会对模型性能评估产生一些偏差。

在选择交叉验证方式时，应该根据具体情况来选择，通常情况下5折交叉验证是一种比较常用的选择，因为它不仅可以准确评估模型的性能，而且计算时间相对较短。但是如果数据集较小，可以考虑使用7折交叉验证来提高模型性能评估的准确性。