K 折交叉验证应成为所有平台的选项现在，我可以在构建神经网络时进行 K 折交叉验证：
使用最近的 XGBoost 插件（ https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/XGBoost-Add-In-for-JMP-Pro/ta-p/319383），效果会更好，因为可以添加多个彼此正交的折叠：
但是，其他平台不提供此选项，例如 Boosted Tree、Boostrap Forest 甚至更简单的多元线性回归模型。
只有您可以添加具有唯一保留样本的单个验证列。
K 倍交叉验证与 XGBoost 没有什么独特之处，因此该选项应该适用于所有平台，以允许在跨多个平台一致评估的模型中获得更通用的错误指标。
预测模型和机器学习
