交叉验证是怎么解决过拟合问题的

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法，它可以帮助我们解决过拟合问题。交叉验证通过将数据集分为训练集和验证集，让模型在训练集上训练，在验证集上评估性能，从而确定模型的泛化能力。如果模型在训练集上表现良好但在验证集上表现较差，说明模型出现了过拟合问题。通过对模型进行调整，如调整模型的复杂度或添加正则化项等，可以避免过拟合问题的发生。交叉验证可以重复进行多次，以获得更稳定的模型性能评估结果。