交叉验证（Cross-validation）是一种统计学中经常使用的模型评估方法。在机器学习和数据挖掘中，我们通常需要评估训练得到的模型的性能和泛化能力。然而，如果仅仅使用一组数据进行模型评估，可能会存在过拟合（Overfitting）的问题，即模型过于复杂、过度适应训练数据，从而在新数据上的预测性能较差。

    为了避免这种问题，交叉验证将数据划分为训练集和测试集，并重复地使用不同的划分方式进行模型训练和测试。其中最常用的是K折交叉验证（K-fold cross-validation）。在K折交叉验证中，将数据集分成K个大小相等的子集（通常是10），每次将其中一部分作为测试集，剩下的K-1个子集作为训练集，然后计算模型在测试集上的预测性能。

    通过交叉验证，我们可以得到模型在不同数据子集上的性能评估结果，可以更加全面地了解模型的泛化能力。此外，交叉验证还可以通过对不同的训练-测试集划分进行平均，减少因随机划分带来的误差。在选择模型超参数或进行模型比较时，交叉验证也是一种常用的方法。

    需要注意的是，交叉验证并不能解决模型设计的问题，它仅仅是一种用于评估模型性能的方法。如果在交叉验证中发现模型性能较差，可能需要重新考虑模型的选择、特征工程等问题。另外，交叉验证也需要保证数据集的划分是随机的，以避免因数据分布不均匀而导致的评估结果偏差。

    总之，交叉验证是一种用于评估模型性能和泛化能力的统计学方法，通过将数据集划分为训练集和测试集，并多次进行模型训练和测试，可以更加全面客观地评估模型的性能。