通过交叉验证（Cross Validation，CV）KFold绘制ROC曲线并选出最优模型进行模型评估、测试、包含分类指标、校准曲线、混淆矩阵等

Cross Validation

cross validation大概的意思是：对于原始数据我们要将其一部分分为traindata，一部分分为test data。train data用于训练，test data用于测试准确率。在test data上测试的结果叫做validation error。将一个算法作用于一个原始数据，我们不可能只做出随机的划分一次train和testdata，然后得到一个validation error，就作为衡量这个算法好坏的标准。因为这样存在偶然性。我们必须多次的随机的划分train data和test data，分别在其上面算出各自的validation error。这样就有一组validationerror，根据这一组validationerror，就可以较好的准确的衡量算法的好坏。crossvalidation是在数据量有限的情况下的非常好的一个evaluate performance的方法。而对原始数据划分出train data和testdata的方法有很多种，这也就造成了cross validation的方法有很多种。

KFold

将数据集平均分割成K个等份

使用1份数据作为测试数据，其余作为训练数据
计算测试准确率
使用不同的测试集，重复2、3步骤
对测试准确率做平均，作为对未知数据预测准确率的估计

最基础的CV算法，也是默认采用的CV策略。主要的参数包括两个，一个是样本数目，一个

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