交叉驗證(Cross-validation)是一種常用的模型評估方法，它的目的是評估模型的泛化能力，即模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。交叉驗證將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集，在訓練集上訓練模型，在測試集上測試模型性能，以此來評估模型的性能。常見的交叉驗證方法包括k折交叉驗證、留一法交叉驗證等。

　　具體來說，k折交叉驗證將數(shù)據(jù)集劃分為k個互不重疊的子集，每次用其中一個子集作為測試集，剩下的k-1個子集作為訓練集，在訓練集上訓練模型，在測試集上測試模型性能，重復k次，每次選取一個不同的子集作為測試集，最終得到k個模型的性能評估結果。留一法交叉驗證是一種特殊的k折交叉驗證，其中k等于數(shù)據(jù)集的大小，每次用一個樣本作為測試集，其余的樣本作為訓練集，重復n次，最終得到n個模型的性能評估結果。

　　交叉驗證的目的是評估模型的泛化能力，通過將數(shù)據(jù)集分成訓練集和測試集，可以避免模型在訓練數(shù)據(jù)上過度擬合，并且可以使用測試數(shù)據(jù)來評估模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。交叉驗證可以減小模型評估的偏差和方差，提高模型評估的準確性和可靠性，是機器學習模型評估中不可或缺的一環(huán)。