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joplin type: concept source_type: reconstructed created: 2026-04-22 updated: 2026-04-22 ---

交叉验证

[!abstract] 交叉验证是通过多次划分训练集与验证集来更稳健评估模型性能的方法。

核心内容

多折划分
多次验证
稳健评估

为什么重要

它能降低一次随机切分带来的偶然性。
常和网格搜索一起用于模型选择。

来源

[[raw/Joplin/机器学习/1、入门机器学习/3、分类算法体系.md]]

相关页面

[[机器学习基础]]
[[机器学习分类算法体系]]
[[机器学习特征工程]]
[[训练集与测试集]]