过拟合可以用交叉验证改善吗

是的，交叉验证可以帮助改善模型的过拟合问题。交叉验证是一种评估模型性能的方法，它可以将数据集划分为训练集和验证集，并重复多次训练模型和验证模型的性能，从而得到更准确的模型性能评估结果。通过交叉验证，我们可以更好地了解模型在不同数据集上的表现，从而避免过拟合的问题。此外，交叉验证还可以帮助我们选择最优的模型参数，进一步提高模型的泛化能力。因此，交叉验证是解决过拟合问题的重要方法之一。