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1.9.2 K折交叉验证（K-Folder Cross Validation）
和第一种方法不同，K折交叉验证会把样本数据随机地分成K份，每次随机选择K-1份作为训练集，剩下的1份做测试集。当这一轮完成后，重新随机选择K-1份来训练数据。若干轮（小于K）之后，选择损失函数评估最优的模型和参数，如图1-34所示为10折交叉验证模式。
图1-34 10折交叉验证模式图
和第一种方法不同，K折交叉验证会把样本数据随机地分成K份，每次随机选择K-1份作为训练集，剩下的1份做测试集。当这一轮完成后，重新随机选择K-1份来训练数据。若干轮（小于K）之后，选择损失函数评估最优的模型和参数，如图1-34所示为10折交叉验证模式。
图1-34 10折交叉验证模式图