可以使用交叉验证方法来评估模型的泛化能力。将数据集分成训练集和测试集，使用训练集进行模型拟合，然后使用测试集评估模型的预测性能。MATLAB提供了交叉验证函数（如crossval()和cvpartition()）来支持交叉验证。

是的，交叉验证是一种常用的评估模型泛化能力的方法。在MATLAB中，你可以使用crossval()函数和cvpartition()函数来进行交叉验证。

首先，使用cvpartition()函数将数据集分成训练集和测试集。这个函数可以根据不同的分割策略生成一个cvpartition对象，用于指定数据集的分割方式。

例如，如果你想使用K折交叉验证，可以使用以下代码：

cv = cvpartition(N, 'KFold', K);

其中，N是样本数量，K是折数。cv即为生成的cvpartition对象。

接下来，使用crossval()函数进行交叉验证。这个函数可以用于对每一次交叉验证循环进行模型拟合和预测，并返回相应的性能度量。

例如，如果你想使用线性回归模型进行交叉验证，并使用均方根误差（RMSE）作为性能度量，可以使用以下代码：

mdl = fitlm(X_train, y_train);
y_pred = predict(mdl, X_test);
rmse = sqrt(mean((y_test - y_pred).^2));

其中，X_train和y_train是训练集的自变量和因变量，X_test和y_test是测试集的自变量和因变量。mdl是拟合的线性回归模型对象。rmse即为计算得到的均方根误差值。

在交叉验证过程中，你可以将以上代码放在一个循环中，对每一次交叉验证循环进行模型拟合和预测。最后，你可以根据所有交叉验证的结果计算平均性能度量，以评估模型的泛化能力。

请注意，交叉验证的具体实现方式可能会根据你的需求和数据集的特点有所不同。你可以根据具体情况进行调整和扩展。