交叉验证如何判断过拟合

交叉验证通过将数据集分成训练集和验证集，在训练模型时使用训练集，在验证模型时使用验证集。如果模型在训练集上的表现非常好，但在验证集上的表现很差，则说明模型可能存在过拟合的现象，即在训练集上过分拟合了数据，从而忽略了泛化能力。根据验证集的表现，我们可以调整模型的参数等来减少过拟合的现象。