模型验证方法
模型验证方法包括：
1. 交叉验证：将训练数据集分成若干份，每次取其中一份作为验证集，其余作为训练集，这样可以避免过拟合；
2. Bootstrap 采样：从训练样本中随机抽取若干样本，重复抽取多次，构建多个训练集和验证集，从而可以评估模型的稳定性；
3. 划分数据集：将训练数据集分为训练集和验证集，这样可以更好地检验模型的性能；
bootstrap检验方法4. K-折交叉验证：将训练数据集分成K份，每次取其中一份作为验证集，其余K-1份作为训练集，这样可以更好地评估模型的性能；
5. 留一法：将训练数据集分成N份，每次取其中一份作为验证集，其余N-1份作为训练集，这样可以更好地评估模型的性能。

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