來源：

https://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html

對於解決同一個問題，如怎麼選擇模型去擬合線性迴歸中只有一個特徵時房價預測問題，如可能有不同的模型去解決，如：

1、d = 1，h（θ） = θ0+θ1x

2、d = 2，h（θ） = θ0+θ1x+θ2x^2

3、d = 3，h（θ） = θ0+θ1x+θ2x^2+θ2x^3

4、d = 4，h（θ） = θ0+θ1……

5、d = 5，h（θ） = θ0+θ12……

6、d = 6，h（θ） = θ0+θ1……

7、d = 7，h（θ） = θ0+θ1……

8、d = 8，h（θ） = θ0+θ1……

9、d = 8，h（θ） = θ0+θ1……

10、d = 10，h（θ） = θ0+θ1x+……+θ10x^10

其中d為x的平方數，這時，d就為超引數，而對於這十個模型我們該怎麼去選擇呢，這就涉及到交叉驗證，這裡我們只談最常用到的方法：k折交叉驗證。

對於個分類或迴歸問題，假設可選的模型為。k-摺疊交叉驗證就是將訓練集的1/k作為測試集，每個模型訓練k次，測試k次，錯誤率為k次的平均，最終選擇平均率最小的模型Mi。