请简述交叉验证的思想和流程。

交叉验证是一种常用的机器学习模型评估方法，其思想是将数据集分成若干个子集，依次选取其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，对模型进行训练和验证，最终求得模型在所有子集上的平均性能，避免了因单次数据集分割带来的偏差。常用的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。具体流程为：将数据集划分成k个子集，依次选取其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，对模型进行训练和验证得到结果，计算性能指标，如准确率、精确率等。重复k次，每次选取的验证集不同，最终将k次结果的平均值作为模型的最终性能指标。