Cross-Validation
交叉验证将数据分 K 折轮流用 K-1 折训练、1 折验证，评估模型泛化性能，减少评估方差。
用途
稳健评估模型泛化能力，选择超参数。
机制
K 折：数据分 K 份，轮流用 K-1 份训练、1 份验证，取 K 次误差平均。分层 K 折保持类别比例。留一法（LOO）为 K=N 特例。嵌套 CV 用于超参选择+性能评估。
用例
- 模型评估
- 超参调优
- 泛化估计
交叉验证将数据分 K 折轮流用 K-1 折训练、1 折验证，评估模型泛化性能，减少评估方差。
稳健评估模型泛化能力，选择超参数。
K 折：数据分 K 份，轮流用 K-1 份训练、1 份验证，取 K 次误差平均。分层 K 折保持类别比例。留一法（LOO）为 K=N 特例。嵌套 CV 用于超参选择+性能评估。