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在训练数据的过程或者参加数据比赛的时候，常常会遇到数据量不够大的情况，在一次比赛过程我学到一个小技巧—K折交叉验证法(k-fold CrossValidation)，下面和大家分享一下。
1 变形前的K折
在遇到K折交叉验证之前，往往使用的是简单交叉验证(hold -out cross validation)，也就是从全部的训练数据 D中随机选择 d的样例作为训练集 train，剩余的作为测试集 test(红色方框表示)。相信大家一定都非常熟悉，如果还不是很了解赶紧看看大牛Andrew Ng的课程吧。
在这里，数据都只被所用了一次，没有被充分利用
那么，怎样提高数据的利用率呢？
2 K折就是讲数据集切分成K小块，验证集和测试集相互形成补集，循环交替
纽约大学博士Seymour Geisser提出K折交叉验证法，具体步骤如下：
将数据集D随机分为k个包(这里假定K=6)。
每次将其中一个包作为测试集test，剩下k-1个包作为训练集train进行训练。
此时训练集train由D变成了K*D,
最后计算k次求得的分类率的平均值，作为该模型或者假设函数的真实分类率。
它有效的避免过学习以及欠学习状态的发生,最后得到的结果也比较具有说服性
你可能会问K选多少合适呢？
根据情况和个人喜好调节，常用的K值有3,6,10等。
3 python实现
在scikit-learn中有CrossValidation的实现代码，地址：scikit-learn官网crossvalidation文档
使用方法：
>>>import numpy as np
>>>from sklearn.model_selection import KFold
>>>X = ["a", "b", "c", "d"]
>>>kf = KFold(n_splits=2)
>>>for train, test in kf.split(X):
... print("%s %s" % (train, test))
[2 3] [0 1]
[0 1] [2 3]
