在机器学习中，交叉验证（Cross Validation, CV）是评估模型性能的重要方法之一。而`KFold`则是Scikit-learn库中最常用的交叉验证工具之一。今天就带大家深入了解这两者的奥秘！💪
首先，什么是交叉验证？简单来说，它就是将数据集分成训练集和验证集多次重复操作，以减少因数据划分不同而导致的结果波动。常见的交叉验证方式包括K折交叉验证（KFold）。🔍
那么，KFold具体是怎么工作的呢？它会将数据集分为K个子集，每次用其中一个作为验证集，其余作为训练集，循环K次，最终得到K个模型表现结果。这样既能充分利用数据，又能有效评估模型鲁棒性！🎯
此外，KFold还有参数如`shuffle`（是否打乱数据）和`random_state`（随机种子），确保实验可复现。对于小样本或类别不平衡问题，KFold更是不可或缺的好帮手！🌱
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