K 折交叉驗證應該是所有平台上的選項現在我可以在建立神經網路時進行 K 折交叉驗證：
借助最近的 XGBoost 插件 ( https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/XGBoost-Add-In-for-JMP-Pro/ta-p/319383)，它甚至更好可以添加更多個折疊，它們彼此正交：
但是，此選項不適用於其他平台，例如 Boosted Tree、Boostrap Forest，甚至是更簡單的多元線性迴歸模型。
只有您可以新增具有唯一保留樣本的單一驗證列。
XGBoost 的 k 倍交叉驗證沒有什麼獨特之處，因此該選項應該適用於所有平台，以允許在多個平台上一致評估的模型之間提供更通用的錯誤指標。
預測建模和機器學習
