K-fold Cross Validation

顾名思义：K折交叉检验。

我们将data分为training data 、 validation data 、test data

training data（训练数据）：用于调整weights，越多越好

validation data（检验数据）：用于最小化过拟合

test data（测试数据）：用于测试model，不可与training data相同

How to split？

在某篇paper中，选择了80% training data， 10% validation data，10% test data. 可取

K折交叉检验：

就是把原始的数据随机分成K个部分。在这K个部分中，选择一个作为测试数据，剩下的K-1个作为训练数据。

交叉检验的过程实际上是把实验重复做K次，每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据（保证K个部分的数据都分别做过测试数据），剩下的K-1个当作训练数据进行实验，最后把得到的K个实验结果平均。

k通常是10