为什么需要cv？
在训练集（train set）上训练得到的模型表现良好，但在测试集（test set）的预测结果不尽如人意，这就说明模型可能出现了过拟合（overfitting），bias低而variance高，在未知数据上的泛化能力差。
一个改进方案是，在训练集的基础上进一步划分出新的训练集和验证集（validate set），在新训练集训练模型，在验证集测试模型，不断调整初始模型（超参数等），使得训练得到的模型在验证集上的表现最好，最后放到测试集上得到这个最优模型的评估结果。
这个方案的问题在于模型的表现依赖于验证集的划分，可能使某些特殊样本被划入验证集，导致模型的表现出现异常（偏好或偏差）。而且训练集划了一部分给验证集后，训练模型能得到的数据就变少了，也会影响训练效果。因为通常来说，训练数据越多，越能反映出数据的真实分布，模型训练的效果就越好，越可能得到无偏估计。
交叉验证思想应运而生，交叉验证可以充分使用所有的训练数据用于评估模型。
