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我提供了一个单中心二分类几乎完美的完整代码，包含了数据读取、预处理、模型训练和评估等步骤。同时你还提供了多种交叉验证方法，这些方法可以帮助大家更好地评估模型的性能，并避免模型出现过拟合的情况。在实践中，我们需要根据具体问题选择不同的交叉验证方法和模型选择方法。留一法在数据量较小时适用，但是计算量较大；多折交叉验证适用于数据量较大的情况，并且可以提高模型的稳定性；bootstrap 重复抽样法可以利用数据集中的每一个样本，同时可以对模型的稳定性进行评估。我的代码实现了以上三种方法，并且提供了详细的注释和

GPT3.5是不会写代码的但是GPT4他是真的理解写代码！不要报【ChatGPT的训练营】！！！这东西很聪明！多打点字，使劲儿描述，就能用的特别好！----------------------------------------------------------------------------------下面是这个课程的资料库，里面包含了：• 课程笔记/视频地址• 共创奖励机制• 账号问题解决方案• 网络问题解决方案欢迎大家共同创作探索，经采纳会得到1个价值30元的碎片！具

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