k折交叉验证法是一种有效的模型评估方法，基本上用于解决老一套评估方法中数据划分的局限性。

一、 k折交叉验证法的原理

k折交叉验证法的基本原理是将数据集随机划分为k个子集，然后进行以下步骤：

1. 将其中一个子集作为测试集，其余k-1个子集作为训练集。
2. 用训练集训练模型，并用测试集评估模型的性Neng。
3. 再来一次上述步骤k次每次选择不同的子集作为测试集。
4. 计算k次评估后来啊的平均值，作为模型性Neng的到头来评估。

二、 为啥需要k折交叉验证法

老一套的评估方法存在以下缺陷：

1. 过拟合或欠拟合当测试集与训练集差异较巨大时模型兴许在训练集上表现良优良，但在测试集上表现不佳，弄得过拟合或欠拟合。
2. 数据划分的随机性老一套的评估方法通常将数据集随机分为训练集和测试集， 这兴许弄得数据划分不均衡，关系到模型评估的准确性。

k折交叉验证法通过以下方式解决了这些个问题：

1. 避免过拟合或欠拟合模型在不同数据子集上的性Neng，从而少许些过拟合或欠拟合的凶险。
2. 数据划分的平衡性将数据集划分为k个子集， 个个子集的巨大细小差不许多，Neng保证数据划分的平衡性。

三、 k折交叉验证法的优不优良的地方

优良处

1. 搞优良评估后来啊的准确性，Neng得到geng稳稳当当的模型性Neng评估后来啊。
2. 足够利用样本数据k折交叉验证法Neng足够利用样本数据，搞优良算法的泛化性Neng。

不优良的地方

1. 计算开销较巨大需要进行k次计算，计算开销较巨大。
2. 适用于数据集较细小的情况对于时候和地方要求严格的算法，k折交叉验证法不太适用。

四、 k折交叉验证法的应用

在Python中，Neng用sklearn.model_selection.KFold类实现k折交叉验证法。

python from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np

X = np.array Y = np.array

kf = KFold

for trainindex, testindex in kf.split: print Xtrain, Xtest = X, X Ytrain, Ytest = Y, Y

在上述示例中， 我们将数据集分为3折，并输出每折的训练集和测试集。这样Nenggeng全面地评估模型在不同数据子集上的性Neng。