什么是交叉验证，它在模型训练中为什么重要？

交叉验证是一种用于评估预测模型对独立数据集泛化能力的统计方法。它包括将原始数据样本划分为互补的子集，在一个子集（训练集）上训练模型，并在另一个子集（验证集）上验证模型。其主要意义在于稳健地估计模型性能，尤其是在数据有限的情况下。关键应用包括模型选择和超参数调优。 核心原理涉及系统地重复划分过程多次。最常见的方法是k折交叉验证，它将数据分成k个子集。模型训练k次，每次使用k-1折进行训练，剩余1折用于测试。结果取平均值作为最终的性能估计。此过程降低了模型性能估计过度依赖单次随机划分的训练集和测试集的风险。它特别有助于防止过拟合，并对模型在未见过的数据上的表现提供更稳定、可靠的评估，从而影响对模型部署的信任度。 交叉验证通过可靠地估计模型对训练数据之外数据的泛化能力提供重要价值。它避免了因在训练模型所用的确切数据上评估模型而导致的过于乐观的性能估计，降低了部署性能不佳模型的可能性。这种稳健的验证对于从候选模型中选择最佳模型、有效优化超参数以及最终为业务或研究决策提供可靠预测至关重要，确保资源投入到经证明能够胜任处理未见过数据的模型中。