交叉打分问题
交叉打分问题（Cross-validation）是在机器学习中常用的一种评估模型性能的方法。它通过将数据集划分为训练集和验证集，训练模型后对验证集进行预测，并计算模型在验证集上的预测性能指标（如精确度、召回率等）来评估模型的性能。
交叉打分问题主要是为了解决过拟合的问题，通过使用交叉验证可以更好地评估模型在未知数据上的表现。常用的交叉验证方法包括k折交叉验证和留一交叉验证。其中，k折交叉验证将数据集分为k份，取其中一份作为验证集，剩下的k-1份作为训练集，多次重复这个过程，然后将评估指标的平均值作为模型性能的估计值。
交叉打分问题可以帮助选择最佳的模型参数，防止模型过拟合，并对模型进行性能评估，以指导我们选择最佳的机器学习模型。
