机器学习为何采用交叉验证？其常见做法是使用(k-折叠交叉验证)

介绍这个非常重要的概念，希望在训练算法时能帮助各位。

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概念和思维解读

交叉验证的主要作用是评估模型的泛化性能。当模型应用于实际训练数据时，它通常表现出良好的预测效果；然而，在面对新的未见数据时其预测能力却有所不足。通过交叉验证这一方法学手段，在准确衡量模型优劣的同时也能指导模型选择过程

交叉验证的核心概念： 将原始数据划分为若干个互斥且互补的部分，在每一折中一部分作为训练集用于模型训练（train set），另一部分作为独立测试集（validation/test set）评估模型性能。随后通过这种方法系统地考察不同划分方案下的模型表现变化情况. 此外，在实际应用中, 由于数据量通常是有限的, 为了充分利用现有资源并提高算法的有效性, 提出了k-折叠交叉验证方法.

对于个分类或回归问题，假设可选的模型为

k-折叠交叉验证 的核心机制