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交叉驗證是一種評估機器學習模型性能的技術，將數(shù)據(jù)分成多個互不重疊的部分，然后進行多次訓練和測試，最后將評估結果匯總得到模型性能指標。
常見的交叉驗證方法有 k-fold 交叉驗證和 Leave-One-Out 交叉驗證。
其中，k-fold 交叉驗證將數(shù)據(jù)分成 k 個部分，選擇其中 k-1 個部分用于訓練模型，剩下 1 個部分用于測試。不斷重復這個過程，每個部分都會被用于測試一次。最后將 k 次的評估結果取平均得到模型的性能指標。 Leave-One-Out 交叉驗證是一種特殊情況，將數(shù)據(jù)集中的每個樣本依次作為測試集，其他樣本作為訓練集，最后取全部評估結果的平均值作為模型性能指標。
交叉驗證的目的是檢測模型在訓練和測試數(shù)據(jù)上的性能，避免過擬合或欠擬合，并評估模型在未見過的數(shù)據(jù)上的泛化能力。通過交叉驗證的結果，可以更準確地評估模型的性能和效果，從而對算法進行選擇、調參和優(yōu)化。
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