交叉验证是机器学习中评估模型性能的关键技术，通过合理划分数据集，避免过拟合并提高泛化能力。以下是核心内容：
📌 1. 什么是交叉验证？
交叉验证（Cross Validation）是一种统计学方法，用于在有限数据中更准确地评估模型的泛化能力。其核心思想是通过多次划分数据集，重复训练和测试过程以减少偶然性。
📌 2. 常见交叉验证方法
K折交叉验证（K-Fold Cross Validation）
将数据分为K个子集，依次用每个子集作为验证集，其余作为训练集。留一法（Leave-One-Out）
每次仅留一个样本作为验证集，适用于数据量较小的场景。分层交叉验证（Stratified Cross Validation）
在划分数据集时保持类别分布一致，特别适合类别不平衡问题。
📌 3. 应用场景与优势
- 优势：
- 减少因数据划分不均导致的偏差
- 提供更稳定的模型评估结果
- 优化超参数选择
- 适用场景：
- 数据集较小的项目
- 需要精确评估模型性能的场景
📌 4. 实践建议
- 优先选择K折交叉验证（如K=5或K=10）
- 避免在验证集上进行特征工程
- 配合混淆矩阵、ROC曲线等工具分析结果
🔗 如需深入学习模型评估技术，可参考：模型评估与选择教程