模型验证是机器学习（ML）中一个至关重要的过程，它指的是使用与训练数据集不同的数据集来评估机器学习模型的性能。这一步骤在机器学习模型的开发周期中不可或缺。通过对模型进行验证，我们能够确保它在面对全新的、未见过的数据时也能表现良好，进而避免模型过度拟合训练数据。
模型验证的方法有多种，比如留出法验证、交叉验证和自助法。在留出法验证中，数据被划分为训练集和验证集。训练集用于模型训练，而验证集则用于评估模型的性能。相比之下，交叉验证会将数据分成多个折。模型会在每个折上依次进行训练和评估。自助法则是通过有放回地对原始数据进行采样，生成多个数据集。针对每个这样的数据集训练模型，并对结果进行评估。
模型验证在识别与模型性能和泛化能力相关的问题方面起着关键作用。它还可以用于比较不同模型的性能，为特定任务挑选最合适的模型。