交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。 一般数据量比较少，少于1万条时，一般都会采用交叉验证。如果数据量比较大，可以分为三类。训练集用来训练数据，验证集用来评估模型的好坏并进行参数选择，测试集用来决定选择使用哪个模型。 (一) 简单交叉验证 70%的数据用来训练模型，剩余30%用于验证。没有体现交叉的思想，不是很有说服性。 (二)k折交叉验证 这是应用最多的交叉验证方法。
首先随机地将数据集切分为 k 个互不相交的大小相同的子集； 然后将 k-1 个子集当成训练集训练模型，剩下的 (held out) 一个子集当测试集测试模型； 将上一步对可能的 k 种选择重复进行 (每次挑一个不同的子集做测试集)； 这样就训练了 k 个模型，每个模型都在相应的测试集上计算测试误差，得到了 k 个测试误差，对这 k 次的测试误差取平均便得到一个交叉验证误差。这便是交叉验证的过程。
k折交叉验证可以有效的避免过拟合以及欠拟合状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。
如果数据量够用，一般取k=10.
参考:https://blog.csdn.net/weixin_42691585/article/details/113971857
