在机器学习中，我们通常把样本分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型。在样本划分和模型验证的过程中，存在着不同的抽样方法和验证方法。
1. Holdout检验
Holdout检验是最简单也是最直接的验证方法，它将原始的样本集合随机划分成训练集和验证集两部分。比方说，对于一个点击率的预测模型，我们把样本按照70%~30%的比例分成两部分，70%的样本用于模型训练，30%的样本用于模型验证，包括绘制ROC曲线，计算精确率和召回率等指标来评估模型性能。
Holdout检验的缺点很明显，即在验证集上计算出来的最后评估指标与原始分组有很大关系。为了消除随机性，研究者们引入了“交叉验证”。
2. 交叉验证
k-fold交叉验证：首先将全部样本划分为k个大小相等的样本子集；依次遍历这k个子集，每次把当前子集作为验证集，其余所有子集作为训练集，进行模型的训练和评估。最后把k次评估指标的平均值作为最终的评估指标。在实际实验中，k经常取值为10，即10折交叉验证。10折交叉验证也是最常用的测试方法，将数据分成10份，轮流将其中9份作为训练数据，1份作为测试数据，进行实验。每次实验都会得到相应的正确率，10次结果的正确率平均值作为算法精度的估计，一般需要进行多次10折交叉验证（例如10次10折交叉验证）再求均值，作为算法正确性的评估。
留一验证： 每次留下1个样本作为验证集，其余所有样本作为测试集。样本总数为n，依次对n个样本进行遍历，进行n次验证，再将评估指标求平均值得到最终的评估指标。在样本数量较多的情况下，留一验证方法的时间开销极大。事实上，留一验证是留p验证的特例。留p验证是每次留下p个样本作为验证集，而从n个元素中选择p个元素有 种可能，因此它的时间开销更远高于留一验证，故而在实际工程中很少被用到。
3. 自助法
不管是Holdout检验还是交叉检验，都是基于划分训练集和测试集的方法进行模型评估的。然而，当样本规模比较小时，将样本集进行划分会让训练集进一步减小，这可能会影响模型训练效果。有没有能维持训练集样本规模的验证方法呢，自助法可以比较好地解决这个问题。
自助法是基于自助采样法的检验方法。对于总数为n的样本集合进行n次有放回的随机抽样，得到大小为n的训练集。n次采样过程中，有的样本会被重复采样，有的样本没有被抽出过，将这些没有抽出的样本作为验证集，进行模型验证，这就是自助法的验证过程。