第一步，不重复抽样将原始数据随机分为 k 份。

第二步，每一次挑选其中 1 份作为测试集，剩余 k-1 份作为训练集用于模型训练。

第三步，重复第二步 k 次，这样每个子集都有一次机会作为测试集，其余机会作为训练集。 在每个训练集上训练后得到一个模型， 用这个模型在相应的测试集上测试，计算并保存模型的评估指标，

第四步，计算 k 组测试结果的平均值作为模型精度的估计，并作为当前 k 折交叉验证下模型的性能指标。 

也可以专门留出测试集（不参与K折），而K折过程用于模型调优

scikit-learn中计算交叉验证的函数：

cross_val_score：得到K折验证中每一折的得分，K个得分取平均值就是模型的平均性能

cross_val_predict：得到经过K折交叉验证计算得到的每个训练验证的输出预测

在最新的版本sklearn 0.21中cross_val_score与cross_validate被统一，cross_val_score仅仅为调用cross_validate返回字典的结果。

cross_val_score计算得到的平均性能可以作为模型的泛化性能参考

cross_val_predict计算得到的样本预测输出不能作为模型的泛化性能参考