10倍交叉验证：机器学习模型评估的有效方法

10倍交叉验证方法是一种常用的机器学习模型评估方法，也被称为10折交叉验证。它将数据集划分为10个相等的子集，每次取其中一个子集作为测试集，剩下的9个子集作为训练集。然后，重复进行10次，每次选择不同的测试集，最终将所有的测试集的预测结果合并起来，计算模型的平均性能指标作为最终评估结果。这种方法可以有效地减少过拟合，提高模型的泛化能力。