为什么要引入交叉验证？
假如我们需要从某些候选模型中选择适合当前学习问题的模型，我们可以通过不同模型在当前数据集上进行效果验证。这样，我们面临的一个问题是选择出来的模型泛化性差，导致无法适用于新的数据集
与传统的统计学不同的是，机器学习或者数据挖掘更加注重模型的测试性能，不同于统计学，需要经过严谨的理论推导以及模型的精确性，在对样本建立某个特定模型后，用理论去对模型进行各种验证
交叉验证的方法有哪些？
1.简单交叉验证
随机将样本按照一定的比列，如8:2或者7：3分为训练样本和测试样本，这里称作简单交叉验证集；然后，通过训练样本训练出模型，然后在测试样本上测试精度，选择误差最小的模型。
但是，我们也要考虑这种情况的不足：当样本总量稀缺，采集困难，这样就无法适用简单交叉验证方法。
2. k-折交叉验证
k-折交叉验证将样本集随机划分为k份，k-1份作为训练集，1份作为验证集，依次轮换训练集和验证集k次，验证误差最小的模型为所求模型。
