请说明交叉验证在数据科学中的作用，以及一种用于交叉验证的技术。
交叉验证是数据科学中一种重要的技术，主要用于评估和选择机器学习算法的性能。它通过将数据集分成多个部分来进行模型训练和测试，从而可以更准确地评估模型在未知数据上的性能。

一种常用的交叉验证技术是K折交叉验证。在K折交叉验证中，将数据集分成K个相等的部分，然后进行K次模型训练和测试，每次使用其中的一个部分作为测试集，其余的部分作为训练集。最后将K次的性能评估得分取平均值作为模型性能评估的结果。该方法可以更充分地利用数据集，提高模型的稳定性和泛化能力。