交叉验证是一种评估机器学习模型性能的技术，它能帮助我们更好地理解模型在未见过的数据上的表现。通常情况下，我们会把数据集分为训练集和测试集，但这种方法有时会导致结果的不稳定性，特别是在数据量较少时。交叉验证通过多次拆分数据集来解决这个问题，每次都将一部分数据作为验证集，其余部分用于训练模型。这样可以确保每个样本都有机会被用作验证，从而提高评估的准确性。

常见的交叉验证方法包括K折交叉验证（K-Fold Cross Validation）和留一法（Leave-One-Out）。K折交叉验证将数据集分成K个子集，每次选择其中一个子集作为验证集，其余K-1个子集合并为训练集。这个过程重复K次，最终结果是这K次评估的平均值。留一法则更极端，每次只保留一个样本作为验证集，剩余的所有样本用于训练，这种方法虽然计算量大，但在数据量有限时尤为有效。

通过交叉验证，我们可以更加准确地估计模型的泛化能力，避免过拟合，进而选择最优的模型参数，使模型在实际应用中表现得更好。🚀🌈