为什么要用交叉验证_交叉验证的意义和目的 😊

交叉验证是一种评估预测模型性能的技术，它通过将数据集分成多个子集（折叠）来实现，这样可以确保模型的稳健性和泛化能力。🔍

首先，交叉验证能帮助我们更准确地估计模型的误差率。在机器学习中，我们通常会将数据分为训练集和测试集，但是这种方式可能会因为数据划分的随机性导致结果偏差。🔁

其次，交叉验证能够有效避免过拟合问题。过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在新数据上的表现却很差。通过交叉验证，我们可以更好地理解模型在未见数据上的表现。📉

最后，交叉验证可以帮助选择最优参数。在构建模型时，我们需要选择一些参数来调整模型的行为。交叉验证可以为我们提供一个客观的方法来比较不同参数组合的效果。🔧

总的来说，交叉验证不仅有助于提高模型的准确性，还能增强模型的可靠性。它是一个非常实用且重要的工具，特别是在处理复杂的数据集时。📊

交叉验证 机器学习 模型评估

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