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交叉验证是一种模型选择方法和调参方法，它随机地将数据集切分成三部分，分别为训
练集(training set)、验证集(validation set)和测试集(test set)。训练集用来训练模型，验证
集用于模型的选择，测试集用于最终对学习方法的评估。
首先随机地将已给训练数据集切分为k个互不相交的大小相同的子集；然后利用K-1个子
集的数据训练模型，利用余下的子集验证模型；将这一过程对可能的K种选择重复进行（这
一过程使用的是同一组超参数）；最后通过计算K次的预测误差，对其平均便会得到1个交
叉验证误差（也就是这一组超参数的预测误差或成绩）。
留一交叉验证（留一法）是K折交叉验证的特殊情形，即：K=N，这里N是给定训练数
据集的容量。
留一法不受随机样本划分方式的影响，最接近模型真正的性能指标。因为N个样本只有
唯一的方式划分为N个子集——每个子集包含一个样本。
缺点：计算量巨大
1. 关于交叉验证，下列说法正确的是:
A 交叉验证是一种回归算法
B 交叉验证将数据集分为训练集与测试集
C 交叉验证的验证集用于最终对学习方法的评估
D 交叉验证是一种模型选择方法，它随机地将数据集切分成训练集、验证集、测试集
2. 关于K折交叉验证，下列说法正确的是:
A 将测试数据集切分为k个子集
B 使用K-1个子集进行测试模型
C 当K=N（N为给定训练数据集的容量）时，即为留一交叉验证
D 以上说法均不正确
1=>D 2=>C
