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。它通过将数据集分成多个部分，然后将其中一部分作为测试集，其余部分作为训练集，来多次训练和测试模型。这样可以更准确地评估模型在不同数据集上的表现，并减少因特定数据集而引起的偏差。

为什么要进行交叉验证呢？因为有些模型在特定的训练集上表现得很好，但在其他数据上可能表现不佳。通过交叉验证，我们可以更好地了解模型的泛化能力，即其在未见过的数据上的表现如何。这样可以帮助我们选择最佳的模型，并避免过拟合或欠拟合的问题。

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