python进行回归预测的深度学习时使用五折交叉验证

是的，五折交叉验证是一种常用的模型评估方法，特别适用于深度学习模型。在使用五折交叉验证时，首先将数据集分成五个部分，然后用其中四个部分作为训练集，剩下的一个部分作为测试集。重复这个过程五次，每次都使用不同的测试集，最终得到五个模型和五个测试误差。将这五个测试误差取平均值作为模型的最终测试误差，这种方法可以有效地减少模型的过拟合情况，提高模型的泛化能力。