数据交叉验证是什么意思

数据交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法。具体做法是将数据集分成多份，轮流用其中一份做测试集，其他做训练集。常见做法有10折交叉验证，数据被分成10份，每次用9份训练，1份测试，重复10次取平均结果。这种方法能全面检验模型稳定性，避免单次划分数据带来的偶然性。交叉验证特别适合数据量有限的情况，能充分利用有限数据资源。

实际应用中，交叉验证能有效防止模型过拟合。银行信用评分系统常用5折交叉验证，确保模型在不同客户群体上表现一致。医疗诊断模型则采用留一法交叉验证，每次只留一个样本做测试，最大化训练数据量。电商推荐系统使用分层交叉验证，保证每个用户群体的比例在训练集和测试集一致。这些方法让模型评估结果更可靠，部署后实际表现更稳定。