创建折叠

只将数据划分一次为训练集和测试集在统计上并不稳妥——存在一个小概率：测试集中全是高评分可可豆，而低评分的都在训练集中。 这也意味着您只能评估一次模型的性能。

交叉验证可以在不引入上述统计隐患的情况下，更稳健地估计模型的样本外性能——它会更充分地评估您的模型。

在本练习中，您将为已预加载的训练数据 chocolate_train 创建折叠。