model_selection.kfold

b'model_selection.kfold'指的是scikit-learn中的交叉验证（cross-validation）技术中的一种，它将数据集分成k个近似相等的部分（称为折叠），将每个子集交替用于验证模型，其余的k-1部分用于训练模型。最终将k个模型的性能取平均作为模型的性能评估指标。这个函数通常结合其他评估指标一起使用，例如均方误差（mean squared error）或分类准确率（classification accuracy）。

相关问题

sklearn.model_selection.kfold

sklearn.model_selection.kfold是Scikit-learn中的一个交叉验证函数，用于将数据集分成k个互不相交的子集，其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集，进行k次训练和验证，最终返回k个模型的评估结果。这个函数可以帮助我们评估模型的性能和泛化能力，避免过拟合和欠拟合的问题。

sklearn.model_selection import KFold

KFold是scikit-learn中的一个模块，用于进行K折交叉验证。在K折交叉验证中，数据集被分为K个大小相同的互斥子集，其中一个子集被用作验证集，剩余的K-1个子集被用作训练集。这一过程重复K次，每次使用一个不同的子集作为验证集，最终得到K个模型，并对它们进行平均，以获得最终的模型。KFold可以用于评估模型的性能和调整超参数。