简述
验证是指的在机器学习模型训练时对模型好坏程度的衡量。
交叉验证就是一种常用的模型选择方法，使用部分数据集进行验证模型的有效性。
常见方法
常见的交叉验证方法分为3种：
1.简单交叉验证
将数据集分为两部分（或者是三部分），70%作为训练集，30%作为验证集。使用70%的数据，选择不同的模型参数，进行训练。结束后使用30%的数据（未经过训练）进行验证。选择最优的模型。
2.S折交叉验证
将数据集分为规模大小相近的S个互不相交的数据集，利用S-1部分数据去训练模型，剩下的1部分数据进行验证 。经过多次训练选出最优的模型。
【注意】每次的验证集都有可能不同。
3.留一交叉验证
其实就是S折交叉验证的特殊形式，即在数据集规模及其小的时候（小于100条，甚至更夸张）。将S折的S=N，其中N为数据规模。留下1条数据做验证。
细节
所有的数据集在选择的时候，都需要强调独立同分布的选择（随机采样），因为机器学习就是在这个框架下所产生的科学理论
Reference
[1] 《统计学习方法》P14-P15
[2] https://www.cnblogs.com/pinard/p/5992719.html