一般来说，不是简单平均，取决于你的模型。这里涉及到你做CV的目的是什么？如果是为了调参，那通常是算出总的目标函数值并求解参数。如果是为了看模型的performance，那加到一起或者做平均倒是都可以。其实，想明白这个问题只要注意一点，我们用CV的原因是不知道数据的真实分布，所以需要通过CV来估计对应的统计量，并进行依据该统计量展开的相关数据处理工作。
【 在 MicroSat 的大作中提到: 】
: 谢谢！一般svm的模型是怎么处理这个5-fold cross validation的？
: 还有，random forest是如何处理这个5-fold cross validation的？
: 是简单的把5次的性能进行平均吗？ 比如每一次的sensitivity， accuracy等，都进行平均。
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