【日积月累】 交叉验证是一种重要的模型评估方法，广泛应用于机器学习中。通过将数据集分成多个子集，交叉验证帮助选择最优模型并避免过拟合。常见方法包括简单交叉验证、K折交叉验证和留一交叉验证。交叉验证不仅评估模型的泛化能力，还用于模型选择，如在多项式回归和支持向量机中优化参数。尽管计算成本较高，但通过合理选择K值和使用并行计算，可以提高效率。交叉验证在数据量有限的情况下尤为有效。