交叉验证（Cross Validation）是常用的模型选择（模型评估）方法。在实际问题中，如果给定的样本数据充足，进行模型选择的方法是随机地将数据集划分成三部分，分别为训练集、验证集、测试集。在训练集上用不同的学习方法训练多个模型，将训练到的多个模型在验证集上验证，选择验证误差最小的模型作为最终的模型，最后用测试集对选出的最终模型进行测试，相应的思路流程图如下所示。

无论哪种机器学习的算法，检测的最终标准都是其能否泛化。而检测的方式，则是交叉验证。交叉验证是一个需要讲究细节的环节，在交叉验证，你用的是正确的版本吗？中，我区别了两种不同的交叉验证的方式。而今天想谈谈交叉验证设计上的其他问题。

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