k-fold（K折）通常指K折交叉验证：把数据集分成 K 个子集（fold），轮流用其中 1 个作验证集、其余 K−1 个作训练集，最终综合 K 次结果来评估模型表现。（在机器学习与统计建模中最常见；也可泛指“分成K份/折叠成K段”的意思。）
/ˈkeɪ ˌfoʊld/
We used k-fold cross-validation to evaluate the model.
我们使用K折交叉验证来评估这个模型。
To reduce variance in performance estimates, the team ran a 10-fold (k-fold) cross-validation and averaged the scores across all folds.
为了降低性能估计的方差，团队进行了10折（K折）交叉验证，并对所有折的得分取平均。
k 是数学与统计里常用的参数符号，表示一个可变的整数；fold 原意为“折叠/褶”，在统计与机器学习语境中引申为“数据划分的一份/一折”。因此 k-fold 字面意思就是“分成K份（折）”。
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