交叉验证误差

交叉验证误差是指在交叉验证过程中，模型在验证数据集上的预测误差。交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集分成若干份，每次使用其中一份作为验证数据集，其余部分作为训练数据集来训练模型。然后使用训练好的模型在验证数据集上进行预测，并计算预测误差。这个过程会重复多次，每次使用不同的数据分组。最后，所有重复实验中的预测误差会被平均，得到交叉验证误差。交叉验证误差可以用来评估模型的泛化能力，即模型在未知数据上的表现。