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方法，它将数据集分成训练集和验证集，然后重复多次，每次使用不同的训练集和验证集。通过这种方式，我们可以更准确地评估模型的性能，而不仅仅依赖于单次的训练和验证。

为什么需要进行交叉验证呢？因为有时候模型在某个特定的训练集上表现得很好，但在其他数据上的泛化能力却很差。通过交叉验证，我们可以更好地估计模型在整个数据集上的泛化能力，提供更可靠的性能评估结果。所以你懂了吗？别想着磨叽个没完了，多做交叉验证才能看出你的模型到底有多烂