交叉验证与 k 折交叉验证在机器学习中是非常常见的方法，它们可以帮助我们有效地评估模型的性能。本文将简单介绍交叉验证和 k 折交叉验证的基本概念，并提供使用 Python 实现 k 折交叉验证的源代码。
交叉验证是一种用于评估模型性能的技术。它通过将数据集分成训练集和测试集，训练模型并在测试集上进行测试来评估模型的性能。但是，这种方法可能会导致模型在某些测试集上表现良好，而在其他测试集上表现不佳，因此无法很好地评估模型的性能。
为了克服这个问题，我们可以使用 k 折交叉验证。在 k 折交叉验证中，我们将数据集分成 k 个相等大小的折叠，然后选择其中一个作为测试集，其余的作为训练集，这个过程会执行 k 次，每次选择的测试集都不同。最终，我们计算 k 次测试结果的平均值，作为该模型的性能指标。这种方法可以更可靠地评估模型的性能，因为它使用了所有数据的不同部分进行测试。
下面是使用 Python 实现 k 折交叉验证的示例代码：
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors <