比方说，用100k条数据，有两个思路
1. 用这100k条数据做k-fold交叉验证，来调模型参数
2. 先随机划分出70k条数据做训练集用来根据交叉验证调参数，调好之后再用剩下的30k条数据做测试集
【答】
虽然这两个都没有错对之分，但是在数据量允许的情况下，更建议第2个思路。
对于思路1，如果用交叉验证的预测误差作为模型的预测误差，这是有偏差的。因为交叉验证的误差通常是小于真实测试误差的。
思路2是推荐的。因为测试集一定要和模型本身独立、无关，测试集不能参与模型的训练。
引申开来，还有第二层意思，你利用70k的数据训练完模型后，不能根据在30k测试集上的表现再回去重新调整参数，因为一旦你这样做了，你就很可能会过拟合，你的交叉验证也就没有意义了。
