交叉验证是什么？为何需要进行交叉验证来评估模型性能？
交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能的技术。它将数据集分成若干个子集，然后重复多次训练和测试模型，每次使用不同的子集作为测试集和训练集。通过对多次训练和测试结果的平均值进行评估，可以更准确地评估模型的性能。

为什么需要交叉验证呢？因为有时候模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。这可能是因为模型过度拟合了训练集数据，导致泛化能力不强。通过交叉验证，我们可以更好地估计模型在未知数据上的性能，避免过拟合的问题。

所以，交叉验证是一个非常重要的评估模型性能的方法，它能够更准确地评估模型的泛化能力。注意，不是所有的模型都需要进行交叉验证，但在大多数情况下，进行交叉验证是一个非常好的实践