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对模型进行交叉验证可以使用（）方法。

从验证方法上看，对数据质量、内部运行和模型设计的验证主要使用的是( )。

为了进一步验证研究结论的( )，应通过交叉检验等方法进行进一步抽样调查分析。

在pytorch中，若网络模型变量名为model，则model.eval()在模型训练、模型验证、模型测试阶段都可以使用

在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（ ），scores的分数越（ ），说明回归模型的性能