交叉验证以及scikit-learn实现
交叉验证
交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。
主要有三种方式：
- 简单交叉验证（HoldOut检验）、
- k折交叉验证（k-fold交叉验证）、
- 自助法。
本文仅针对k折交叉验证做详细解释。
简单交叉验证
方法：将原始数据集随机划分成训练集和验证集两部分。比如说，将样本按照70%~30%的比例分成两部分，70%的样本用于训练模型；30%的样本用于模型验证。
缺点：
（1）数据都只被所用了一次，没有被充分利用；
（2）在验证集上计算出来的最后的评估指标与原始分组有很大关系。
k折交叉验证
为了解决简单交叉验证的不足，提出k-fold交叉验证。
1、首先，将全部样本划分成k个大小相等的样本子集；
2、依次遍历这k个子集，每次把当前子集作为验证集，其余所有样本作为训练集，进行模型的训练和评估；
3、最后把k次评估指标的平均值作为最终的评估指标。在实际实验中，k通常取10.
举个例子：这里取k=10，如下图所示：
（1）先将原数据集分成10份
（2）每一将其中的一份作为测试集，剩下的9个（k-1）个作为训练集
此时训练集就变成了k * D（D表示每一份中包含的数据样本数）
（3）最后计算k次求得的分类率的平均值，作为该模型或者假设函数的真实分类率
交叉验证的方式，要简单于数学理解，而且具有说服性。需要谨记一点，当样本总数过大，若使用 留一法时间开销极大。
具体API和参数介绍参考原文：
参考文章: https://blog.csdn.net/weixin_42211626/article/details/100064842