クロスバリデーション（Cross-validation）は、機械学習モデルの性能を評価するために使用される手法です。通常、限られたデータセットでモデルを訓練および評価する場合に利用されます。

クロスバリデーションでは、データセットを複数の部分に分割し、一部を訓練に使用し、残りの部分をモデルの評価に使用します。具体的な手順は以下の通りです：

1. データセットの分割: データセットをいくつかの同じ大きさ（または近い大きさ）の部分（フォールド）に分割します。一般的な方法としては、k分割交差検証（k-fold cross-validation）があります。k-foldの場合、データセットはk個のフォールドに均等に分割されます。

2. モデルの訓練と評価: データセットのうち、k-1個のフォールドを訓練に使用し、残りの1つのフォールドを評価に使用します。これをk回繰り返し、各回で異なるフォールドが評価に使用されるようにします。訓練と評価のプロセスはk回行われます。

3. 性能の評価: k回の評価の結果から、平均値や標準偏差などの統計的な指標を計算することができます。これにより、モデルの性能や汎化能力を推定することができます。

クロスバリデーションは、限られたデータセットでのモデルの性能を客観的に評価する手法として有用です。特に、データセットが小さく、過学習のリスクが高い場合に役立ちます。クロスバリデーションを使用することで、モデルの性能評価がより信頼性のあるものとなり、モデルのパラメータやハイパーパラメータの調整に役立ちます。