交叉验证（Cross-validation）是机器学习领域中的一种关键技术，其核心目的是衡量模型在未见过的新数据集上的表现，从而更准确地预测模型在实际应用中的性能。通过将数据集分成若干个子集，每个子集轮流作为测试集，其余子集作为训练集，交叉验证能够提供更加可靠和稳定的评估结果，有效避免过拟合问题，确保模型具有良好的泛化能力。通过合理选择和应用交叉验证方法，研究人员和工程师可以更准确地评估模型的性能，优化模型的选择和调参过程，提高模型在实际应用中的表现。