在机器学习中，利用交叉打分问题可以帮助提高模型的泛化能力。交叉打分问题通过将数据集分为训练集和验证集，并重复多次进行模型训练和验证，可以更好地评估模型的泛化能力，减少过拟合的风险。常见的交叉打分方法包括K折交叉验证和留出交叉验证。
K折交叉验证将数据集分为K个子集，每次将其中一个子集作为验证集，其他K-1个子集作为训练集，重复K次训练和验证。最终计算K次验证结果的均值作为最终评估指标。
留出交叉验证将数据集分为两部分，一部分用于训练，另一部分用于验证。这种方法简单直接，但当数据集较小时可能会导致评估结果波动较大。
通过利用交叉打分问题，可以更全面地评估模型的性能，选择合适的超参数，优化模型结构，提高模型的泛化能力，从而更好地适应各种实际场景。