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交叉验证(Cross-validation)是一种常用的模型评估方法，它的目的是评估模型的泛化能力，即模型在未知数据上的表现。交叉验证将数据集划分为训练集和测试集，在训练集上训练模型，在测试集上测试模型性能，以此来评估模型的性能。常见的交叉验证方法包括k折交叉验证、留一法交叉验证等。
具体来说，k折交叉验证将数据集划分为k个互不重叠的子集，每次用其中一个子集作为测试集，剩下的k-1个子集作为训练集，在训练集上训练模型，在测试集上测试模型性能，重复k次，每次选取一个不同的子集作为测试集，最终得到k个模型的性能评估结果。留一法交叉验证是一种特殊的k折交叉验证，其中k等于数据集的大小，每次用一个样本作为测试集，其余的样本作为训练集，重复n次，最终得到n个模型的性能评估结果。
交叉验证的目的是评估模型的泛化能力，通过将数据集分成训练集和测试集，可以避免模型在训练数据上过度拟合，并且可以使用测试数据来评估模型在未知数据上的表现。交叉验证可以减小模型评估的偏差和方差，提高模型评估的准确性和可靠性，是机器学习模型评估中不可或缺的一环。
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