交叉验证，有时亦称循环估计 ， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析，而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证的目的，是用未用来给模型作训练的新数据，测试模型的性能，以便减少诸如过拟合和选择偏差等问题，并给出模型如何在一个独立的数据集上通用化（即，一个未知的数据集，如实际问题中的数据）。交叉验证的理论是由Seymour Geisser（英语：Seymour Geisser）所开始的。它对于防范根据数据建议的测试假设是非常重要的，特别是当后续的样本是危险、成本过高或科学上不适合时去搜集。

2024第八届教育与信息技术国际会议（ICEDUIT2024）诚邀学者、专家提交他们的研究摘要、论文并参会交流。

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