我有一个数据集，分为训练和测试部分。我的任务是使用k折交叉验证来训练和评估我的模型。我对任务描述有点困惑。据我所知，k折交叉验证的目的是通过使用所有数据来训练和测试模型，以在有限的数据样本上评估模型。请告诉我我的算法是否正确：
- 将数据集的测试和训练部分连接起来。
- 将整个数据集分成k个部分。
- 使用MLP在除了一部分之外的所有数据集部分上训练我的模型，然后在剩余部分上测试它。保留评估分数。
- 计算平均评估分数。
回答：
是的，你做得对。使用k折交叉验证的全部意义在于我们数据有限，它确保原始数据集中的每个观测都有机会出现在训练和测试集中。
你提到的步骤如下：
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将整个数据随机分成k个折叠（k的值不应过小或过大，理想情况下我们选择5到10，具体取决于数据大小）。
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然后使用K-1个折叠来拟合模型，并使用剩余的第K个折叠来验证模型。保存分数和错误。
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重复此过程，直到每个K折都作为测试集。然后取你记录的分数的平均值。这将是模型的性能指标。
对第一点的编辑：K值越高，模型偏差越小，但大的方差可能会导致过拟合，而K值较低类似于训练-测试分割方法。因此，我们选择k值在5到10之间。你可以实验这些值以获得更好的性能指标。
