大模型开发：描述交叉验证以及为什么在模型评估中使用它。
【4月更文挑战第24天】交叉验证是评估机器学习模型性能的方法，通过将数据集分成训练集和多个子集（折叠）进行多次训练验证。它能减少过拟合风险，提供更可靠的性能估计，用于参数调优，并减少小数据集或噪声带来的随机性影响。通过汇总多轮验证结果，得到模型的整体性能估计。
大模型开发：描述集成学习以及它如何工作。
【4月更文挑战第24天】集成学习通过结合多个模型预测提升整体性能，减少偏差和方差。主要分为Bagging和Boosting两类。Bagging中，模型并行在数据子集上训练，如随机森林，通过投票或平均聚合预测。Boosting则顺序训练模型，聚焦纠正前一个模型的错误，如AdaBoost，加权组合所有模型预测。Stacking则是用基础模型的输出训练新模型。关键在于模型多样性以捕捉数据不同模式。集成学习广泛应用于分类、回归等任务，能提高泛化能力，降低过拟合风险。