摘要为了确保机器学习模型可靠并且广泛适用,交叉验证方法至关重要。他们提供了一种有条不紊的方法来调整超参数,评估模型性能以及通过过度拟合,不平衡数据和时间依赖性解决问题。本评论文章对机器学习中使用的许多交叉验证策略进行了详尽的分析,从诸如K折的交叉验证等传统技术到针对特定类型的数据和学习目标的更专业策略。除了当前的发展和交叉验证方法中的最佳实践外,我们还介绍了每种技术的基本原理,用途,利益和弊端。我们还强调了要考虑的重要因素和建议,以根据数据集的特性和建模目标选择合适的交叉验证程序。这项研究的目的是使学者和实践者彻底了解交叉验证方法及其在开发可用的可用文献中开发可靠和可靠的机器学习模型方面的重要性。
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