交叉验证是一种检测model是否overfit的方法。最常用的cross validation是k-fold cross validation。

具体的方法是：

1.将数据平均分成k份，0，1，2，，，k-1

2.使用1~k-1份数据训练模型，然后使用第0份数据进行验证。

3.然后将第1份数据作为验证数据。进行k个循环。就完成了k-fold cross validation

这个交叉验证的方法的特点是：所有的数据都参与了验证，也都参与了训练，没有浪费数据。

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