crossvalidation

交叉验证（Cross-validation）是一种统计学方法，用于评估机器学习模型的性能和泛化能力。它通过将数据集划分为训练集和验证集（通常是k折交叉验证），并在每次迭代中选择一个子集作为测试集，其余数据作为训练集。这样，每个数据点都会被用作测试集一次，从而得到一个更准确的性能度量。交叉验证有助于减少过拟合风险，提高模型的泛化能力，使得模型在未知数据上的表现更加可靠。