交叉驗證
交叉驗證，有時亦稱循環估計  ，
是一種統計學上將數據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。交叉驗證的目的，是用未用來給模型作訓練的新數據，測試模型的性能，以便減少諸如過擬合和選擇偏差等問題，並給出模型如何在一個獨立的數據集上通用化（即，一個未知的數據集，如實際問題中的數據）。
交叉驗證的理論是由 Seymour Geisser 所開始的。它對於防範根據數據建議的測試假設是非常重要的，特別是當後續的樣本是危險、成本過高或科學上不適合時去搜集。