K-fold交叉验证是将数据分成K个大小近似相等的分区，保留一个分区用于测试，其余的数据用于拟合模型。只需进行一次验证即可。
举一反三
- 中国大学MOOC: k折交叉验证通常将数据集随机分为k个子集。下列关于k折交叉验证说法错误的是
- 生态系统模型验证较常用的是交叉验证，它有以下几种（）。 A: K倍交叉验证 B: 留一交叉验证 C: 重复随机子抽样验证 D: 单倍验证
- 交叉验证是一种可以通过迭代地将样本划分为两组数,一个用于构建模型,另一个用于() A: 测试模型 B: 恢复模型 C: 数据可视化 D: 构建模型
- K折交叉验证是一种评价模型性能的常用方法。该方法中，数据集中的每个数据都有（）次机会训练模型。
- k折交叉验证通常将数据集随机分为k个子集。下列关于k折交叉验证说法错误的是 A: 每次将其中一个子集作为测试集，剩下k-1个子集作为训练集进行训练 B: 每次将其中一个子集作为训练集，剩下k-1个子集作为测试集进行测试 C: 划分时有多种方法，例如对非平衡数据可以用分层采样，就是在每一份子集中都保持和原始数据集相同的类别比例 D: k折交叉验证相对于留出法，其性能评价结果通常要相对更稳定一些