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在机器学习的模型构建阶段，交叉验证是一种不可或缺的技术，旨在提高模型的泛化能力，尤其是在有监督学习中。机器学习的目标是从标记示例中学习最优的权重与偏差，而交叉验证则通过合理划分数据集，验证模型的有效性，防止过拟合现象的发生。这篇文章将深入探讨7种常用的交叉验证方法，比较它们的优缺点，并提供相应的代码实例，助力您在数据科学的探索中更进一步。