交叉验证法 vs train_test_split：机器学习模型评估方法对比

交叉验证法和train_test_split方法都是用来评估机器学习模型性能的方法，但它们的区别在于：

1. 数据集划分方式不同：交叉验证法将原始数据集划分为若干份，每次使用其中一份作为测试集，其余作为训练集；train_test_split方法将原始数据集划分为两份，一份用于训练，另一份用于测试。

2. 使用方式不同：交叉验证法可以用来评估模型的稳定性和泛化能力，因为每个样本都被用于训练和测试，而train_test_split方法只能评估模型在一组特定数据上的性能。

3. 计算量不同：交叉验证法需要进行多次模型训练和测试，计算量较大；而train_test_split方法只需要进行一次模型训练和测试，计算量较小。

4. 数据利用率不同：交叉验证法可以最大化利用数据集，因为每个样本都被用于训练和测试；而train_test_split方法只能利用一部分数据进行训练和测试。