交叉验证的目的：在实际训练中，模型通常对训练数据好，但是对训练数据之外的数据拟合程度差。用于评价模型的泛化能力评
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k-fold cross validation（k-折叠交叉验证）,python pandas （ix & iloc &loc） 的区别
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