交叉验证是检验模型泛化能力最实用的手段，通过k折重复训练验证取平均值与标准差来降低随机划分带来的评估波动，需注意数据泄露、时序结构及类别不平衡等限制条件。
交叉验证不是万能的，但它是检验模型是否靠谱最实用的手段之一。它不依赖单次训练-测试划分，而是让数据“轮岗上岗”，反复验证，从而更真实地反映模型在未知数据上的表现。
随机切分一次训练集和测试集，结果容易受运气影响：可能恰好分到一堆简单样本，准确率虚高；也可能测试集全是难例，得分偏低。这种波动会误导你对模型真实能力的判断。
交叉验证通过多次重采样，把评估结果“平均化”，大幅降低偶然性干扰。
核心思想是把训练数据均分成 k 份（比如 k=5），轮流用其中 1 份当验证集，其余 k−1 份训练模型，共跑 k 次，最后取 k 次评估指标的平均值和标准差。
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两个模型平均准确率都是 85%，但一个标准差是 0.02，另一个是 0.08，后者波动大得多，上线后表现可能忽高忽低。
交叉验证输出的标准差，本质是在告诉你：模型对数据划分有多敏感。标准差越小，说明模型鲁棒性越好，泛化更可预期。
它能帮你更准地评估，但不能自动修复问题。比如：
基本上就这些。交叉验证本身不复杂，但容易忽略细节。真正用好它，模型上线前心里才真正有底。
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