我正在训练一个多层感知器。我有两个问题，第一个问题是，K折叠如何防止过拟合，因为track-test-split也做同样的事情，即把训练部分和验证模型，与K折叠一样，而不仅仅是有多个折叠。但在train_test_split中存在着过拟合的机会，那么K折叠如何防止它，因为在我的观念中，模型也可以得到过拟合到K折叠的训练部分，你怎么看？第二个问题是，我从K fold中获得95%+的准确率，先生告诉我说有太多的方差，这怎么可能，因为K fold解决了这个过拟合？
K-Fold交叉验证本身不会减少过拟合，但使用它一般会让你对你的模型有更好的洞察力，最终可以帮助你避免或减少过拟合。
使用简单的训练验证拆分，如果拆分的方式并不能说明真实的数据分布，那么模型可能会表现良好。K-Fold交叉验证将数据拆分为 k 块&；执行训练 k 次，通过将某一特定的chunk作为验证集&；其余的chunk作为训练集。因此，模型可能在某些训练褶皱上表现得相当好，但在其他训练褶皱上相对较差。这将使你更好地了解模型的真实表现。
如果达到了相对较高的训练精度，但验证精度却大大降低，则表明过拟合（高方差&；低偏差）。我们的目标是将方差& 偏倚都保持在较低水平，可能会以稍差的训练精度为代价，因为这将表明学习的模型已经很好地泛化到未见过的实例。你可以阅读更多关于 偏差与方差的权衡.
选择折数也可能对这一观点起到一定的作用，这一点将在下面解释。本回答. 根据数据的大小，与验证数据相比，正在使用的训练折线可能过大。
K折可以帮助解决过拟合问题，因为与做一次相比，你基本上将你的数据分割成各种不同的训练测试分割。通过在多个不同的集上运行训练测试分片，而不是只在一个集上运行，你可以更好地了解你的模型在数据集和未见数据上的实际表现。这并不能完全防止它，最后都会归结到你的数据上（如果你的训练、测试和验证的数据并不能真正代表未来的点，你仍然可以最终得到一个过拟合模型）。