交叉驗證 交叉验证有時亦稱循環估計  是一種統計學上將数据樣本切割成較小子集的實用方法於是可以先在一個子集上做分析而其它子集則用來做後續對此分析的確認及驗證一開始的子集被稱為訓練集而其它的子集則被稱為驗證集或測試集交叉验证的目的是用来给模型作训练的新数据测试模型的性能以便減少诸如过拟合和选择偏差等問題并给出模型如何在一个独立的数据集上通用化即一个未知的数据集如实际问题中的数据 交叉驗證的理論是由Seymour Geisser英语Seymour Geisser所開始的它對於防範根据数据建议的测试假设是非常重要的特別是當後續的樣本是危險成本過高或科学上不适合时去搜集的