交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型性能的方法，它將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測(cè)試集兩部分，通過(guò)多次交叉取樣來(lái)評(píng)估模型的泛化能力。常見的交叉驗(yàn)證方法包括 k 折交叉驗(yàn)證和留一交叉驗(yàn)證。其中，k 折交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)集分成 k 個(gè)子集，每次將其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集，重復(fù) k 次，每次選擇不同的子集作為測(cè)試集，最后計(jì)算平均值作為評(píng)估結(jié)果。交叉驗(yàn)證可以避免因數(shù)據(jù)集的不確定性帶來(lái)的模型評(píng)估誤差，能夠更加客觀地評(píng)估模型性能。

　　網(wǎng)格搜索是一種自動(dòng)化調(diào)參方法，它通過(guò)遍歷給定的參數(shù)組合來(lái)尋找最優(yōu)的模型超參數(shù)。常用的網(wǎng)格搜索方法是將所有參數(shù)組合成一個(gè)網(wǎng)格，遍歷所有的參數(shù)組合，計(jì)算每個(gè)組合對(duì)應(yīng)的模型性能，最終選擇表現(xiàn)最好的一組參數(shù)作為最終的模型超參數(shù)。網(wǎng)格搜索需要注意的是，參數(shù)空間的大小會(huì)直接影響搜索的時(shí)間和精度，因此需要根據(jù)實(shí)際情況選擇適當(dāng)?shù)膮?shù)空間和搜索策略。網(wǎng)格搜索通常與交叉驗(yàn)證結(jié)合使用，可以在交叉驗(yàn)證過(guò)程中同時(shí)搜索最優(yōu)的超參數(shù)組合，提高模型性能。