Python编程语言中有一种很有用的方法叫做留一法（Leave One Out，缩写为LOO），该方法用于评估模型的性能。留一法的基本思想是将数据集中的一个样本留出作为验证集，使用其余样本作为训练集训练模型，然后用留出的样本验证模型性能。顾名思义，就是一个一个地将每个样本留出来作为验证集，逐个求得模型的预测误差。

# 简单的留一法演示代码from sklearn.model_selection import LeaveOneOutfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifieriris = load_iris()X, y = iris.data, iris.targetloo = LeaveOneOut()clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)correct_count = 0for train_index, test_index in loo.split(X):X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]clf.fit(X_train, y_train)if clf.predict(X_test) == y_test:correct_count += 1print('Accuracy:', correct_count/len(y))

本例中使用了scikit-learn库的留一法类LeaveOneOut。通过split方法可以获得训练集和测试集的索引。然后进行循环，将每个留出样本分别作为验证集，其余样本作为训练集，得到预测精度。最后统计所有验证集的预测精度并求得平均值，得到了该模型的留一法交叉验证精度。

留一法交叉验证模型评估方法的优势在于，相比于其它交叉验证方法，它可以利用所有数据进行模型训练和评估，因此具有更高的精度。但是相比于其他交叉验证方法，留一法的计算成本会更高，因为要进行N次的模型训练和验证，其中N是数据集的样本数目。当数据集很大时，留一法可能变得不可行。