交叉验证是一种广泛应用于机器学习的模型评估方法，它通过将数据集分成多个子集，并在这些子集上多次训练和验证模型，从而有效地防止模型评估偏差。具体来说，交叉验证通过以下几个步骤来防止偏差：
数据分割：将原始数据集随机分成若干个互不重叠的子集，通常称为“折”（folds）。常见的交叉验证方法包括k折交叉验证，其中k是折的数量。例如，在5折交叉验证中，数据集被分成5个子集，每次用4个子集进行训练，剩下的1个子集进行验证。
多次训练和验证：在不同的折上进行多次训练和验证。具体来说，对于k折交叉验证，会进行k次训练和验证，每次选择不同的子集作为验证集，其余的子集作为训练集。每次训练和验证后，记录模型的性能指标，如准确率、精确率、召回率等。
性能指标的平均化：将所有折上的性能指标进行平均，得到模型的最终性能评估。这种方法可以减少因数据分割不均匀而导致的评估偏差，确保模型的性能评估更加稳定和可靠。
减少过拟合风险：交叉验证通过多次使用不同的数据子集进行训练和验证，可以减少模型对特定数据子集的过拟合风险。这有助于确保模型具有良好的泛化能力，能够有效地处理新的、未见过的数据。
数据利用最大化：在交叉验证中，每个数据点都有机会被用于训练和验证，从而充分利用了数据集的信息。这比传统的留一法（leave-one-out）或简单的训练-测试分割方法更加高效。
通过这些步骤，交叉验证能够更全面地评估模型的性能，减少因数据分割不均或单一训练-测试分割导致的评估偏差，从而提高模型选择和调优的可靠性。