正确答案是：C: 10折交叉验证(10 Folds Cross Validation)。

专业分析：

1. **选项A**：将数据分为训练50%、验证0%、检验50%。这种方法没有验证集，无法在训练过程中调整模型的超参数和选择最佳模型，这可能导致模型在测试集上的表现不稳定。

2. **选项B**：将数据分为训练60%、验证30%、检验10%。这种方法虽然包含了验证集，但由于测试集仅占10%，可能会导致测试集样本不足，结果的稳定性和代表性可能受到影响。

3. **选项C**：10折交叉验证。交叉验证是一种常用的模型评估方法，将数据集分成10份，每次用其中9份进行训练，1份进行验证，重复10次，最终取平均结果。这样可以最大限度地利用数据，并且每个样本都被用作一次验证集，能够提供更稳定和可靠的评估结果。

综上所述，10折交叉验证能够提供更稳定的分类预测结果，因此选项C是正确答案。