交叉验证（Cross Validation）和网格搜索（GridSearch）是机器学习中用于模型评估和参数调优的重要工具。
交叉验证的目的是为了让模型评估更加准确可信。其主要方法包括Holdout验证、K折交叉验证（K-fold Cross Validation）和留一验证。在K折交叉验证中，原始数据集被划分为K个大小相似的互斥子集，每次使用K-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集作为测试集，从而得到K组训练和测试的结果。这样，每个子集都有机会作为测试集，模型的评估结果更加准确和稳定。
网格搜索则是一种用于超参数调优的方法。在机器学习中，超参数是那些需要手动设定的参数，如k-近邻算法中的K值。手动调整这些参数的过程可能非常繁琐，因此网格搜索提供了一种自动化的方式。它预设几种超参数组合，每组超参数都通过交叉验证进行评估。最后，根据评估结果选择出最优参数组合来建立模型。
总的来说，交叉验证和网格搜索在机器学习中相互配合，前者用于模型评估，后者用于参数调优，从而帮助研究者选择出最佳的模型和参数组合。
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