你只有一个模型吗？如果您只是混合数据（而不是尝试不同的参数值），那么任何绘图都可能不是非常有用。如果性能在 y 轴上，那么 x 轴上会是什么？折叠数本身并没有真正提供有关结果的任何见解（假设随机批次选择）。

您可以为 10 折中的每一个计算一些统计数据吗？如果您可以为 x 轴计算任何指标，那么使用简单的折线图将有助于了解性能如何随该指标变化。例如，如果您有图像，您可以计算平均像素值，或该批次中真阳性/阴性的数量（如果该想法适用于您的问题？）。Scikit Learn的一个例子是这个，其中 SVM 的 gamma 参数在 x 轴上被改变：

此外，如果您有多个模型（例如，具有不同层数/深度的 CNN），您可以使用漂亮的盒须图。Seaborn 提供了一些不错的变化。这是一个示例，它将显示四种不同的模型：

您也可以为单个模型制作箱线图，这不会那么吸引人，但可能看起来像这样：

再说一次，我不太确定你会在轴上放什么。