關於K-fold cross validation 下不一樣的K的選擇的疑惑？
在K-fold cross validation 下 比較不一樣的K的選擇對於參數選擇（模型參數，CV意義下的估計的泛化偏差）以及實際泛化偏差的影響。更通常的問題，在實際模型選擇問題中，選擇幾重交叉驗證比較合適？ide 交叉驗證的背景知識：性能 CV是用來驗證模型假設（hypothesis）性能的一種統計分析方法，基本思想是在某種意義下將原始數據進行分組，一部分做爲訓練集，一部分做爲驗證集，
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