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当交叉验证时，scikit学习使用多少个纪元？

在交叉验证中，scikit-learn库中的模型训练通常不涉及纪元（epochs）的概念。纪元是指将整个训练数据集通过神经网络进行一次正向传播和反向传播的过程。而交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集划分为训练集和验证集，并多次重复训练和验证的过程。

在scikit-learn中，交叉验证的次数由参数cv控制，默认为5折交叉验证（5-fold cross-validation），即将数据集分成5个子集，每次使用其中4个子集作为训练集，剩余的1个子集作为验证集，进行5次训练和验证。每次训练和验证都会得到一个性能指标，如准确率或均方误差。最后，将这5次的性能指标取平均值作为模型的性能评估结果。

对于交叉验证的具体实现，scikit-learn提供了多个函数和类，如cross_val_score和KFold等。可以根据具体的需求选择适合的方法进行交叉验证。

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