1.实现简单、方便,在一定程度上能评估泛化误差测试集和训练集分开,缓解了过拟合口一次划分,评估结果偶然性大
2.数据被拆分后,用于训练、测试的数据更少了 交叉验证法(留一法)
3.可以根据实际情况设置,充分利用了所有样本 ■多次划分 ,评估结果相对稳定。计算比较繁琐,需要进行k次训练和评估
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