k分割交差検証（k-Fold Cross-Validation）とは、データセットをk個の等しい部分集合（フォールド）に分割し、各フォールドを順番に検証用として使い、残りを訓練用として使用する評価手法です。
手順
まずデータをk個のフォールドに分割します。1回目はフォールド1を検証、残りのk-1個を訓練に使い、2回目はフォールド2を検証に使う、というように合計k回の学習と評価を行います。最終的なスコアはk回分の平均値を使用します。
層化k分割交差検証
分類タスクでは、各フォールドにクラスの分布が均等になるよう分割する層化k分割交差検証（Stratified k-Fold）が推奨されます。これにより、不均衡なクラス分布のデータでもより信頼性の高い評価が得られます。
kの値の選択
一般的にk=5またはk=10が使用されます。kが大きいほど各訓練セットのサイズは大きくなりバイアスは減りますが、計算コストが増加し、各フォールドの相関が高くなるためバリアンスが増える傾向があります。