我刚开始接触图像分类，目前正在使用SVM（支持向量机）方法，通过multisvm函数对四组图像进行分类。我的算法每次都会随机选择训练和测试数据，结果每次的性能都不一样。有人建议我进行交叉验证，但我并不明白为什么需要交叉验证以及它的主要目的是什么。我的实际数据集包括训练矩阵大小为28×40000和测试矩阵大小为17×40000。请问如何对这个数据集进行交叉验证？提前感谢您的帮助。

回答：

交叉验证用于选择模型。样本外错误可以通过验证错误来估计。因此，您希望选择验证错误最小的模型。这里的模型指的是您想要使用的特征，更重要的是SVM中的gamma和C参数。经过交叉验证后，您将使用平均验证错误最小的gamma和C来训练整个训练数据集。

您可能还需要评估特征和参数的性能，以避免高偏差和高方差。您的模型是否存在欠拟合或过拟合，可以通过样本内错误和验证错误来观察。

理想情况下，通常使用10折交叉验证。