十折交叉驗證

十折交叉驗證，英文名叫做10-fold cross-validation，用來測試算法準確性。是常用的測試方法。將數據集分成十份，輪流將其中9份作為訓練數據，1份作為測試數據，進行試驗。 每次試驗都會得出相應的正確率（或差錯率）。10次的結果的正確率（或差錯率）的平均值作為對算法精度的估計，一般還需要進行多次10折交叉驗證（例如10次10折交叉驗證），再求其均值，作為對算法準確性的估計。

十折交叉驗證之所以選擇將數據集分為10份，是因為通過利用大量數據集、使用不同學習技術進行的大量試驗，表明10折是獲得最好誤差估計的恰當選擇，而且也有一些理論根據可以證明這一點。但這並非最終診斷，爭議仍然存在。而且似乎5折或者20折與10折所得出的結果也相差無幾。