<s>Human: 简要描述机器学习中交叉验证的作用和步骤。
</s><s>Assistant: 交叉验证是机器学习中常用的模型性能评估方法，其作用是通过尽可能充分地利用数据集，评估模型的泛化能力和稳定性。

交叉验证的步骤如下：
1. 将数据集划分为训练集和测试集。
2. 将训练集划分为K个"折"（folds）。
3. 每次使用其中一个折作为验证集，其他K-1个折作为训练集，训练模型并记录其性能指标（如准确率、AUC等）。
4. 重复步骤3，每次使用不同的验证集，直到K个折都被用过。
5. 计算K次验证结果的平均性能指标，并将其作为模型的最终性能指标。

通过交叉验证，我们可以更充分地利用可用的数据，提高模型的性能评估效果，减少模型的过拟合和欠拟合风险，从而为后续的模型选择和调参提供更可靠的依据。
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