Python編程語言中有一種很有用的方法叫做留一法（Leave One Out，縮寫為LOO），該方法用于評估模型的性能。留一法的基本思想是將數據集中的一個樣本留出作為驗證集，使用其余樣本作為訓練集訓練模型，然后用留出的樣本驗證模型性能。顧名思義，就是一個一個地將每個樣本留出來作為驗證集，逐個求得模型的預測誤差。

# 簡單的留一法演示代碼
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
loo = LeaveOneOut()
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
correct_count = 0
for 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 += 1
print('Accuracy:', correct_count/len(y))

本例中使用了scikit-learn庫的留一法類LeaveOneOut。通過split方法可以獲得訓練集和測試集的索引。然后進行循環，將每個留出樣本分別作為驗證集，其余樣本作為訓練集，得到預測精度。最后統計所有驗證集的預測精度并求得平均值，得到了該模型的留一法交叉驗證精度。

留一法交叉驗證模型評估方法的優勢在于，相比于其它交叉驗證方法，它可以利用所有數據進行模型訓練和評估，因此具有更高的精度。但是相比于其他交叉驗證方法，留一法的計算成本會更高，因為要進行N次的模型訓練和驗證，其中N是數據集的樣本數目。當數據集很大時，留一法可能變得不可行。