В k раз мы имеем следующее: вы делите данные на k подмножеств (приблизительно) одинакового размера. Вы тренируете сеть k раз, каждый раз пропуская одно из подмножеств из обучения, но используя только пропущенное подмножество для вычисления любого критерия ошибки, который вас интересует. Если k равно размеру выборки, это называется перекрестной проверкой "оставь один раз". «Отпуск v-out» является более сложной и дорогой версией перекрестной проверки, которая включает в себя исключение всех возможных подмножеств v вариантов.

что означает термин обучение и тестирование? Я не могу понять.

Не могли бы вы сказать мне несколько ссылок, где я могу изучить этот алгоритм на примере?

Train classifier on folds: 2 3 4 5 6 7 8 9 10; Test against fold: 1
Train classifier on folds: 1 3 4 5 6 7 8 9 10; Test against fold: 2
Train classifier on folds: 1 2 4 5 6 7 8 9 10; Test against fold: 3
Train classifier on folds: 1 2 3 5 6 7 8 9 10; Test against fold: 4
Train classifier on folds: 1 2 3 4 6 7 8 9 10; Test against fold: 5
Train classifier on folds: 1 2 3 4 5 7 8 9 10; Test against fold: 6
Train classifier on folds: 1 2 3 4 5 6 8 9 10; Test against fold: 7
Train classifier on folds: 1 2 3 4 5 6 7 9 10; Test against fold: 8
Train classifier on folds: 1 2 3 4 5 6 7 8 10; Test against fold: 9
Train classifier on folds: 1 2 3 4 5 6 7 8 9;  Test against fold: 10