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交叉验证主要用于建模应用，如PCR和PLS回归建模。在给定的建模样本中，取大部分样本构建模型，留下一小部分样本用刚建立的模型进行预测，计算小部分样本的预测误差，并记录它们的平方和。
交叉验证，有时称为旋转估计，是一种将数据样本切成较小子集的实用方法。这一理论是由西摩·盖瑟提出的。
在给定的建模样本中，取大部分样本构建模型，留下一小部分样本用刚建立的模型进行预测，计算小部分样本的预测误差，并记录它们的平方和。这一过程一直持续到所有样本预测一次且仅预测一次。每个样本的预测误差平方和称为PRESS(预测误差平方总和)。
如果给定的样本数据足够，一种简单的模型选择方法是将数据集随机分成三部分，即训练集.验证集和测试集。
其中：
训练集用于训练模型；
验证集用于模型选择；
测试集用于学习方法的最终评估。
在具有不同复杂度的学习模型中，选择对验证集具有最小预测误差的模型。因为验证集中有足够的数据，所以使用它来选择模型也是有效的。
然而，在许多实际应用中，数据是不够的。为了选择一个好的模型，可以使用交叉验证
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