这篇Blog给出如何快速结合对模型进行评估的案例
利用sklearn的KFold对模型进行交叉验证可以更稳定和准确的提升模型效果
KFold()在sklearn中属于model_slection模块
这里将不会给出具体数据集而只是单纯的展示代码的用法
因为想要同时得到多个模型中train set和test set的分数，因此本示例将更轻松的展示如何编写代码来达到这一步。并将展示全部的代码。涉及到的模型如下：
接下来 将对模型进行构建。这里不仅会对单个模型进行构建，同时也进行集成。并且在构建过程中会对每一个模型和集成进行交叉验证来提升模型的准确性和稳定性。
这里将会对训练集、交叉验证和测试集分别进行打分，可以更好的确认哪一个模型会更加适用。
输出模型：
可以根据输出的分数来进行选择对特定模型进行调参来进一步优化！
