交差検証は、機械学習モデルの汎化性能を客観的に評価するための重要な手法です。モデルの訓練に用いたデータとは異なる未知のデータに対する予測能力を、より正確に推定することを目的とします。

このプロセスでは、まず利用可能なデータセット全体を複数の部分集合（フォールド）に分割します。

例えば、一般的に用いられるk分割交差検証では、データをk個のフォールドに分けます。その後、1つのフォールドを検証用データとして、残りのk-1個のフォールドを訓練用データとして使用し、モデルを訓練します。この訓練されたモデルの性能を、検証用データセットを用いて評価します。

この手順を、検証用フォールドを毎回変えながらk回繰り返します。これにより、k個の異なるモデルとその性能評価値が得られます。最終的なモデルの性能は、これらk回の評価値の平均を取ることで算出されます。

この手法を用いることで、特定のデータセットに過剰適合（オーバーフィッティング）しているだけのモデルではなく、より広い範囲のデータに対して高い性能を示すモデルを選択することが可能になります。

ホールドアウト法のような単一の分割方法よりも、データの利用効率が高く、評価の信頼性が向上するという利点があります。したがって、交差検証は、モデルのハイパーパラメータ調整や、異なるアルゴリズム間の比較を行う際の標準的なアプローチとして広く採用されています。