阐述“交叉验证”在机器学习中的作用和使用方法。
交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它的作用在于评估模型的泛化能力，并确定模型是否存在过拟合或欠拟合的问题。其使用方法是将数据集划分成若干个子集，依次用其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集进行模型训练和验证。这个过程将重复多次，使每个子集都能充当一次验证集，并且每一次训练和验证都可以用来估计模型的性能。最后，将所有模型精度的平均值作为最终评估结果。常见的交叉验证方法包括k-fold交叉验证和留一交叉验证。