交叉验证是一种统计技术，旨在评估机器学习模型的泛化能力，即模型在处理未见数据时的表现能力，它通过将数据分成不同的子集，然后重复地使用这些子集来训练和测试模型，从而实现这一目标，过拟合与泛化能力过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现非常出色，但在新的、未见的数据上表现不佳的现象，这通常是由于模型过于复杂，导致它捕捉到了训练数据的特定细节...。