때로 는 회전 추산 ( rotation estimation ) 이 라 하 는 교차 - 검증 은 통계 분석 의 결과 들 이 독립 적 인 데이터 세트 로 일반 화 하 는 방식 을 평가 하 기 위한 모델 검증 기술 이 다 . 이 는 주로 목표 가 예측 인 설정 들 에서 사용 되 며 , 예측 모델 이 실제로 얼마나 정확 하 게 수행 될지 를 추산 하 려는 것 이 다 . 예측 문제 에서 , 모델 에 는 통상 적 으로 트레이닝 이 실행 되 는 알려진 데이터 의 데이터 세트 ( 트레이닝 데이터 세트 ) 및 모델 이 테스트 되 는 알려 지 지 않 은 데이터 ( 또는 처음 본 데이터 ) 의 데이터 세트 ( 테 스팅 데이터 세트 ) 가 제공 된다 . 교차 - 검증 의 목표 는 오 버피팅 과 같 은 문제 들 을 제한 하 고 , 모델 이 독립 적 인 데이터 세트 ( 즉 , " 예 를 들 어 실제 문제 로부터 의 알려 지 지 않 은 데이터 세트 ) 로 일반 화 하 는 방식 에 대한 통찰력 을 제공 하 는 등 을 위해 트레이닝 단계 에서 모델 을 "" 테스트 "" 하 는 데이터 세트 ( 즉 ", 검증 데이터 세트 ) 를 정의 하 는 것 이 다 . 교차 - 검증 의 한 라운드 는 데이터 의 샘플 을 상보 적 인 서브 세트 ( complementary subset ) 들 로 분할 하 는 것 , 한 서브 세트 ( 트레이닝 세트 라고 함 ) 에 대해 분석 을 수행 하 는 것 , 및 다른 서브 세트 ( 검증 세트 또는 테스 팅 세트 라고 함 ) 에 대해 분석 을 검증 하 는 것 을 수반 한다 . 가변성 을 감소 시키 기 위해 , 교차 - 검증 의 다수 라운드 들 이 상이 한 분할 들 을 이용 하 여 수행 되 고 , 검증 결과 들 은 라운드 들 에 걸쳐 평균 된다 .