Cross-Validation (交叉驗證）

在機器學習的監督學習中，通常我們會有一個數據集A，但是在我們訓練模型的時候，不可能把數據集A全部拿來訓練模型，因爲，如果這樣做了，我們就沒有辦法驗證和評估我們模型的表現。 要想解決這個問題，我們就需要從我們的數據集A中，取出一部分，來驗證我們模型在沒有見過的數據集上的表現。那麼就有一個問題，我們該從這個數據集A中取出來多少數據做驗證呢？因爲我們知道，在機器學習領域，影響模型表現的三要素：算法，算力

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