Execution Context
交叉验证是评估机器学习模型鲁棒性的关键机制，它通过系统地将数据集划分为训练集和测试集。此过程可以降低过拟合的风险，并在部署前确保可靠的性能指标。通过轮换数据子集，它提供了一种全面的统计视角，用于了解模型行为，这在单次训练-测试划分无法实现，对于高风险的企业级人工智能应用至关重要。
该系统将整个数据集划分为 K 个独立的子集（folds），确保每个样本在迭代过程中都参与到训练和验证阶段。
对于类别不平衡的数据集，分层交叉验证能够在每个fold中保持类别分布的一致性，以避免性能评估出现偏差。
从所有 K 次迭代中收集的指标数据，用于计算模型准确率、精确率、召回率和 F1 分数的稳定估计值。
Operating Checklist
定义数据集，并指定K折交叉验证的折数。
如果数据包含多个需要进行平衡划分的类别，请配置分层设置。
执行迭代训练循环，其中每个子集作为验证集。
汇总所有迭代的性能指标，以生成最终的评估分数。
Integration Surfaces
数据分区配置
用户可以定义折叠次数 (K)，并选择分层参数，以确保验证集中各类别具有平衡的分布。
迭代训练执行
该引擎会自动轮换数据集，在 K-1 个子集上训练模型，并在剩余的验证子集上评估性能。
性能聚合
所有迭代的结果都会汇总到一份综合报告中，该报告显示平均指标和方差估计值。
