交叉验证（cross validation），指一种评估模型泛化能力的统计方法。将数据集分为训练集和验证集，多次重复训练与验证过程，计算平均性能指标。常见形式包括 k 折、留一法等。有效防止过拟合，广泛应用于机器学习、数据挖掘等领域，为模型选择与参数调优提供可靠依据。
所属分类医学统计学
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