交叉验证：让评估结果更可靠

只划分一次训练测试集，结果波动可能很大，尤其数据少时。交叉验证能缓解这个问题，让评估更稳。

K折交叉验证把数据分成K份，轮流用一份做验证、其余做训练，最后取平均。每份数据都参与过验证，结果更可信。

常见K取5或10。K太大计算成本高，太小偏差大。数据极不平衡时，用分层交叉验证保证每折类别比例一致。

交叉验证主要用于模型选择和调参，最终评估仍要用独立测试集。别把交叉验证的平均分当成上线的最终成绩。