5折交叉驗證是什麼意思

5折交叉驗證（5-fold cross validation）是一種用來評估機器學習模型性能的方法。在這個過程中，數據集被隨機分為5個部分（ folds ），其中4個部分用於訓練模型，剩下一個部分用於測試模型。這個過程重複5次，每次使用不同的部分作為測試集，而其餘的4個部分作為訓練集。最後，模型的性能評估是基於這5次測試結果的平均值。

5折交叉驗證的好處是它可以減少數據的浪費，因為每次訓練模型只使用4/5的數據，剩餘的1/5數據用於測試。這樣可以更好地利用數據，並且可以提供一個更準確的模型性能評估。此外，由於數據被隨機分佈在不同的折中，這可以提供一個更穩定的模型性能評估，因為它可以減少數據中的偏差和方差。