交叉验证(CrossValidation)方法思想是为了在不动用测试集之前，就评估一下模型是否过于复杂而引起过度拟合
过拟合：为了得到一致假设而使假设变得过度严格称为过拟合。避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务。
常见的交叉验证方法有
k-folder cross-validation:k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。交叉验证重复k次，每次选择一个子集作为测试集，并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。
参考文章：
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本文标题：KFold交叉验证
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