k 折交叉验证、留一交叉验证有什么区别

k 折交叉验证和留一交叉验证都是常用的模型评估方法，它们的主要区别在于划分数据集的方式：

- k 折交叉验证：将数据集随机分成 k 份，每次选取其中一份作为验证集，其余 k-1 份作为训练集进行模型训练和评估。重复 k 次，每次选取的验证集不同，最终得到 k 个评估结果的平均值。k 折交叉验证通常用于数据量较大的情况，可以更好地利用数据。
- 留一交叉验证：将数据集分成 n 份，每次选取其中一份作为验证集，其余 n-1 份作为训练集进行模型训练和评估。重复 n 次，每次选取的验证集为不同样本，最终得到 n 个评估结果的平均值。留一交叉验证通常用于数据量较小的情况，因为每次只留一个样本作为验证集，所以需要进行 n 次模型训练和评估，计算开销较大。

综上所述，k 折交叉验证适用于数据量较大、计算资源充足的情况，留一交叉验证适用于数据量较小、计算资源有限的情况。