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交叉验证是一种用于估计机器学习模型性能的统计方法。它是一种评估统计分析结果如何推广到独立数据集的方法。简单来说，就是将数据集分成不同的部分，然后某些部分训练，某些部分测试，某些部分验证，这样可以最大程度避免过拟合以及测试模型在陌生数据集的性能。