＝Kー分割交差検証法
＝クロスバリデーション法

データをいくつかの部分に分割し、毎回違う部分をテストデータにし、制度評価を複数回行う。
①データ全体をＫ個のグループにランダムに分割する。
②そのうちの１個のグループをテストデータとし、残るＫー１個を訓練用データとして、学習と精度の評価を行う。
③その後、別のグループをテストデータとし（学習用データとテストデータを入れ替える）、再び学習と検証を行う。

この流れを、全グループが一度テストデータを担当するまで繰り返し、得られた結果を平均してモデルの精度とする。
ホールドアウト法と比べてデータが少なめでも信頼できる精度評価が得られることがメリットである。
一方、Ｋの数だけ学習と制度評価を繰り返すため、計算の量やかかる時間が大きくなるというデメリットもある。