交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中,例如PCR 、PLS 回归建模中。在给定的建模样本中,拿出大部分样本进行建模型,留小部分样本用刚建立的模型进行预报,并求这小部分样本的预报误差,记录它们的平方加和。这个过程一直进行,直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和,称为PRESS(predicted Error Sum of Squares)用交叉验证的目的是为了得到可靠稳定的模型。在建立PCR 或PLS 模型时,一个很重要的因素是取多少个主成分的问题。用cross validation 校验每个主成分下的PRESS值,选择PRESS值小的主成分数。或PRESS值不再变小时的主成分数。[1]常用的精度测试方法主要是交叉验证,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成十份,轮流将其中9份做训练1份做测试,10次的结果的均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证求均值,例如:10次10折交叉验证,以求更精确一点。交叉验证有时也称为交叉比对,如:10折交叉比对来自百度百科http://baike.baidu.com/link?url=-zt8WqUbrdLtJDHYbGEIDI9y9Qr5CquCRXSnEnav1grSgv763QeAf3md4ZfL4Wxk-ZY-VjBfyQXSfwPhg05fk_