解释交叉验证的方法。
交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能的方法，它将数据集分割成若干份，其中一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型，并多次重复这个过程以减少随机性。最常用的方法是K折交叉验证，其中将数据集分为K份，每次使用K-1份来训练模型，然后使用剩余的1份来测试模型。重复此过程K次，每次使用不同的测试集，并计算模型性能的平均值。交叉验证可以帮助评估模型的泛化能力，并帮助选择适当的模型超参数。