在k折验证中，在每次迭代/折叠中获得单个模型得分

在k折验证中，每次迭代/折叠中获得单个模型得分是指在机器学习中常用的一种交叉验证方法。交叉验证是为了评估模型的性能而采用的一种统计学方法，其中k折验证是其中一种常用的方式。

在k折验证中，将数据集分成k个相等大小的子集，其中k-1个子集用作训练数据，剩下的1个子集用作测试数据。然后，使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。这个过程会重复k次，每次使用不同的子集作为测试数据，最终得到k个模型得分。

获得单个模型得分有助于评估模型的泛化能力和稳定性。通过计算k个模型得分的平均值，可以得到模型的平均性能。此外，还可以计算模型得分的标准差，以评估模型的稳定性。较小的标准差表示模型在不同的训练数据集上的性能差异较小，说明模型具有较好的稳定性。

在实际应用中，k折验证可以帮助选择最佳的模型参数、比较不同模型的性能、评估模型的泛化能力等。它是一种常用的评估模型性能的方法，尤其在数据集较小或者数据不平衡的情况下更为重要。

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