K折交叉验证

机器学习中，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集随机分为 k 个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下 k-1 个包作为训练集进行训练。

k 折交叉验证的的 k 值不能太大，也不能太小。k 值过大，会降低运算速度。若 k 与样本数量 N 相同，则是留一法（Leave-One-Out）。k 值较大，训练集越接近整个训练样本，有利于减小模型偏差（bias）。一般可以将 k 作为超参数调试，根据表现选择合适的 k 值。

k 折交叉验证能够有效提高模型的学习能力，类似于增加了训练样本数量，使得学习的模型更加稳健，鲁棒性更强。选择合适的 k 值能够有效避免过拟合。

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