交叉验证是干什么的，交叉验证得分代表了什么

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法。它将数据集分成 k 个不相交的子集（通常是 5 或 10），然后进行 k 次模型训练和测试，每次使用其中的 k-1 个子集作为训练数据，剩下的一个子集作为测试数据。最终，通过计算这 k 次测试得分的平均值来评估模型的性能。

交叉验证得分代表了模型在未知数据上的预测能力。通常，交叉验证得分越高，模型在未知数据上的表现就越好。但需要注意的是，交叉验证得分只能说明模型对于给定数据集的预测能力，并不能保证模型在真实世界中的表现。因此，我们需要在真实世界中对模型进行测试和验证。