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交叉驗證(Cross-validation)是一種常用的模型評估方法，它的目的是評估模型的泛化能力，即模型在未知數據上的表現。交叉驗證將數據集劃分為訓練集和測試集，在訓練集上訓練模型，在測試集上測試模型性能，以此來評估模型的性能。常見的交叉驗證方法包括k折交叉驗證、留一法交叉驗證等。
具體來說，k折交叉驗證將數據集劃分為k個互不重疊的子集，每次用其中一個子集作為測試集，剩下的k-1個子集作為訓練集，在訓練集上訓練模型，在測試集上測試模型性能，重復k次，每次選取一個不同的子集作為測試集，最終得到k個模型的性能評估結果。留一法交叉驗證是一種特殊的k折交叉驗證，其中k等于數據集的大小，每次用一個樣本作為測試集，其余的樣本作為訓練集，重復n次，最終得到n個模型的性能評估結果。
交叉驗證的目的是評估模型的泛化能力，通過將數據集分成訓練集和測試集，可以避免模型在訓練數據上過度擬合，并且可以使用測試數據來評估模型在未知數據上的表現。交叉驗證可以減小模型評估的偏差和方差，提高模型評估的準確性和可靠性，是機器學習模型評估中不可或缺的一環。
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