交叉测试（Cross-validation）是一种统计学中常用的数据分析方法，主要用于模型评估和选择。它的基本思想是将数据集分成若干个较小的子集（称为“折叠”或“折”），然后通过以下步骤进行：
1. 划分数据集：将原始数据集随机分成K个子集（通常是K折交叉验证，K=5或10比较常见）。
2. 循环迭代：进行K次迭代，每次迭代都选择一个子集作为验证集（validation set），其余的K-1个子集合并作为训练集（training set）。
3. 训练模型：在每个迭代中，使用训练集数据来训练模型。
4. 评估模型：使用验证集数据来评估模型性能，并计算模型在该验证集上的误差或准确率。
5. 结果汇总：汇总所有K次迭代中模型的性能指标，得到最终的模型评估结果。
交叉测试的优点在于：
减少过拟合：由于每个子集都作为验证集，模型在多个不同的数据子集上进行了评估，这有助于减少模型对特定数据子集的过拟合。
提高评估的稳定性：通过多次迭代，可以得到一个更稳定的模型性能估计。
交叉测试在机器学习、数据挖掘等领域有着广泛的应用，尤其是在模型选择和调优过程中。
