补充
交叉验证（Cross Validation）是一种常用的模型评估方法，用于验证机器学习模型的准确性和可靠性。其主要思想是将原始数据集分成k个子集，其中k-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，进行k次模型训练和验证，最终得到k个模型性能的评估结果，可以求平均值或取其中最优模型。
交叉验证可以有效地评估模型的泛化能力，能够防止模型对数据集过度拟合（overfitting）的问题。常用的交叉验证方法包括K-Fold交叉验证、留一交叉验证（Leave-One-Out Cross Validation，LOOCV）等。
举例：
cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True)
使用了Surprise库中的cross_validate函数对推荐算法模型进行了交叉验证。其中，参数含义如下：
algo：表示所选用的算法模型data：表示所选用的数据集measures：表示所选用的评估指标。在这里，使用了RMSE（均方根误差）和MAE（平均绝对误差）两个指标。cv：表示交叉验证的折数。在这里，使用了5折交叉验证。verbose：表示是否输出详细信息。在这里，将其设置为True，则会输出每次交叉验证的详细结果。（在这里，cv=5表示使用5折交叉验证。具体来说，将数据集分成5个部分，每个部分依次作为验证集，其余4个部分作为训练集进行模型的训练和评估。最终，将5次的评估结果取平均值作为模型的最终评估结果。交叉验证可以有效地减少模型的过拟合，提高模型的泛化能力。）