交叉验证

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法，用于衡量机器学习模型的泛化能力（即在未见数据上的表现）。 它通过将数据集分成多个部分，交替使用不同的部分作为训练集和测试集，从而充分利用数据、避免过拟合或欠拟合，并更准确地评估模型的泛化能力。 核心思想数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。