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运用Kfold交叉验证时，在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多，最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。
但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。
1. 容易给机器造成过重负担，花费大量时间。
2. 每一次验证的测试集（或验证集）中数据太少，很难得到准确的误报率。
总体而言，k一般取10，取值依不同项目情况而定，当然一定存在k<n（训练集数据条数）。
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