原理

首先要交叉验证，就需要有三个数据集：训练集、测试集和验证集。训练集和测试集是最基本所需，作用不用多说。为什么需要验证集呢，是因为一个测试集的验证能力是有限的，为了验证一个模型的泛化能力，即为了证明一个模型在一个数据集上表现出高精度不是巧合，就需要多个数据集来验证，即交叉验证。
一般情况下，在已划分的训练集和测试集的基础上，对训练集进一步划分，以三折交叉验证为例，将训练集样本分为三份，首先将后两份作为训练集，第一份作为验证集；其次将第一份和第三份作为训练集，第二份作为验证集；最后将前两份作为训练集，第三份作为验证集（python习惯以验证集的序号为主）。依次训练并预测。
需要注意的是，这里预测的不是与test_y对应的预测值，而是在给定阈值下为正样本的概率。进而可计算出fpr(false positive rate)和tpr(false positive rate)，进而画出ROC曲线，进而可计算（0，1）区间内曲线与横坐标轴包围的面积AUC。当AUC大于0.5时，则表示模型是合理且有效的。
三折交叉验证对应三条ROC曲线。

实现

使用Python3.7实现交叉验证主要包括以下几步：
1、划分训练集为训练集和验证集。在sklearn中有现成的包可直接调用。