Distributed-CrossValidation

分布式交叉验证（Distributed-CrossValidation）是一种用于评估机器学习模型性能的统计方法，它通过将数据集划分为多个子集并在不同的计算节点上分别进行训练和验证，以提高模型评估的效率。这种方法充分利用了分布式计算资源，降低了单次交叉验证所需的时间成本，同时减少了因数据划分不均导致的评估偏差。通过分布式交叉验证，研究人员可以更快地获得模型在不同数据子集上的性能表现，从而为模型选择和调优提供更有力的支持。