关于 k 折交叉验证，下列说法正确的是？()A. k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度B. 选择更大的 k 值，会让偏差更小，因为 k 值越大，训练集越接近整个训C. 选择合适的 k 值，能减小验方差D. 以上说法都正确

步骤 1：理解 k 折交叉验证
k 折交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法。它将数据集分成 k 个子集，每次使用 k-1 个子集作为训练集，剩下的一个子集作为测试集。这个过程重复 k 次，每次使用不同的子集作为测试集，最后将 k 次测试的结果平均，得到模型的性能评估。
步骤 2：分析选项 A
选项 A 说明 k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度。这是因为 k 值越大，需要进行的训练和测试次数越多，计算量越大，因此运算速度会降低。
步骤 3：分析选项 B
选项 B 说明选择更大的 k 值，会让偏差更小，因为 k 值越大，训练集越接近整个训练数据集。这是因为 k 值越大，每次训练集的大小越接近整个数据集，模型的偏差会减小。
步骤 4：分析选项 C
选项 C 说明选择合适的 k 值，能减小验证方差。这是因为 k 值越大，每次测试集的大小越小，验证方差会增大。因此，选择合适的 k 值，可以平衡偏差和方差，减小验证方差。
步骤 5：综合分析
根据以上分析，选项 A、B、C 都是正确的，因此选项 D 也是正确的。