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  假設有個未知模型具有一個或多個待定的引數,且有一個資料集能夠反映該模型的特徵屬性(訓練集)。適應的過程是對模型的引數進行調整,以使模型儘可能反映訓練集的特徵。如果從同一個訓練樣本中選擇獨立的樣本作為驗證集合,當模型因訓練集過小或引數不合適而產生過擬合時,驗證集的測試予以反映。 交叉驗證是一種預測模型擬合效能的方法。

  

  常識來說,Holdout 驗證並非一種交叉驗證,因為資料並沒有交叉使用。 隨機從最初的樣本中選出部分,形成交叉驗證資料,而剩餘的就當做訓練資料。 一般來說,少於原本樣本三分之一的資料被選做驗證資料。

  "k"折交叉驗證(英語:"k"-fold cross-validation),將訓練集分割成"k"個子樣本,一個單獨的子樣本被保留作為驗證模型的資料,其他"k" − 1個樣本用來訓練。交叉驗證重複"k"次,每個子樣本驗證一次,平均"k"次的結果或者使用其它結合方式,最終得到一個單一估測。這個方法的優勢在於,同時重複運用隨機產生的子樣本進行訓練和驗證,每次的結果驗證一次,10次交叉驗證是最常用的。

  正如名稱所建議,留一驗證(英語:leave-one-out cross-validation, LOOCV)意指只使用原本樣本中的一項來當做驗證資料,而剩餘的則留下來當做訓練資料。這個步驟一直持續到每個樣本都被當做一次驗證資料。 事實上,這等同於"k"折交叉驗證,其中"k"為原本樣本個數。 在某些情況下是存在有效率的演算法,如使用 和吉洪諾夫正則化。

  可以計算估計誤差。常見的誤差衡量標準是均方差和方根均方差, 分別為交叉驗證的方差和標準差。
交叉驗證,有時亦稱迴圈估計, 是一種統計學上將資料樣本切割成較小子集的實用方法。於是可以先在一個子集上做分析,而其它子集則用來做後續對此分析的確認及驗證。一開始的子集被稱為訓練集。而其它的子集則被稱為驗證集或測試集。交叉驗證的目的,是用未用來給模型作訓練的新資料,測試模型的效能,以便減少諸如過擬合和選擇偏差等問題,並給出模型如何在一個獨立的資料集上通用化(即,一個未知的資料集,如實際問題中的資料)。