大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用7-K折交叉验证的实践操作。K折交叉验证是一种机器学习中常用的模型验证和选择方式，它可以将数据集分为K个互斥的子集，其中K-1个子集作为训练集，剩下1个子集作为验证集，重复K次，每次使用不同的验证集，最终平均所有结果作为模型的性能度量。针对数据量较少的时候，我们可以采取K折交叉验证提升模型的性能。
一、K折交叉验证的步骤
1.将数据集按照预定比例分为K份。
2.分别使用其中的K-1份作为训练数据，剩下的1份作为验证数据集，进行训练和测试。
3.重复上述步骤K次，每次选用不同的验证集，最终将K次性能指标的平均值作为模型的性能度量，从而评估模型的泛化能力。
K折交叉验证通常会在模型的训练过程中使用，它可以评估模型在训练集以外的数据上的性能表现，并且可以减少因数据集随机样本而带来的偏差，提高模型泛化能力和鲁棒性。此外，K折交叉验证还可用于调整模型超参数，从而找到最佳的模型参数并提高模型性能。
二、K折交叉验证的优势
1.充分利用数据集：K折交叉验证会将数据集划分为k份，每次交叉验证时都会选用不同的训练集和验证集，这样可以充分利用数据集中的所有数据，减少因缺少数据而造成的模型过拟合。
2.减少过拟合：通过将数据集划分为k个相等的子集，K折交叉验证可以避免某些数据只出现在训练集或验证集中，从而减少因过拟