iPAS 考題解析在機器學習模型評估中，交叉驗證（Cross-Validation）的主要目的為何？
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解析
正確答案：B. 評估模型在未見過資料上的泛化能力
交叉驗證透過將資料分成多個折（fold），輪流作為驗證集，評估模型對未見過資料的泛化能力，降低評估結果的方差，避免單次切分造成的偶然性偏差。
每個選項為什麼對或錯
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A 減少模型訓練所需的計算資源 錯誤選項
交叉驗證不減少計算資源，反而需要更多計算。
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B 評估模型在未見過資料上的泛化能力 正解
交叉驗證的主要目的是評估模型泛化能力。
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C 增加訓練資料集的樣本數量 錯誤選項
交叉驗證不增加資料量，只是更有效地利用現有資料。
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D 加快模型超參數搜尋的速度 錯誤選項
交叉驗證本身不加快超參數搜尋，但可配合使用。
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