交叉验证的中心思想和具体做法

交叉验证是一种统计学方法，用于评估模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现。它的中心思想是将数据集分成多个部分，然后对这些部分轮流用作测试集，其余部分作为训练集，这样可以多次训练和测试模型，得到更稳定的性能估计。

具体做法分为以下几步：

1. **划分子集**: 将原始数据集划分为 K 个大小相等或接近的子集（称为折或folds），通常 K=5 或 10 是常见的选择。

2. **循环迭代**: 对于每个折 i，我们执行以下操作：
- 把第 i 个折设为测试集，其余 K-1 个折合并成训练集。
- 使用训练集训练模型，并在测试集上进行预测。

3. **性能评估**: 记录模型在每次交叉验证中的性能指标，如准确率、精度、召回率等。

4. **平均性能**: 将所有 K 次验证的结果（如每个折上的性能指标）取平均，得到最终的性能估计，这是模型的“交叉验证得分”。

5. **选择模型**: 依据交叉验证得分来选择最好的模型配置，或者调整模型参数。