數據量太少怎麼辦，請認準交叉驗證

1、交叉驗證 交叉驗證是在機器學習創建模型和驗證模型參數時經常使用的辦法，通常被用於評估一個機器學習模型的表現。更多的狀況下，咱們也用交叉驗證來進行模型選擇(model selection)。交叉驗證，顧名思義，就是重複的使用數據，把獲得的樣本數據進行切分，組合爲不一樣的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。在此基礎上能夠獲得多組不一樣的訓練集和測試集，某次訓練集中的某

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