Die Kreuzvalidierung (engl. cross validation) ist ein Testverfahren zur Messung der Güte von Algorithmen und Methoden aus dem Data Mining.

Die zur Verfügung stehende Datenmenge, bestehend aus N Instanzen, wird in k Teilmengen (k<N) aufgeteilt. Nun werden k Testdurchläufe gestartet, bei denen die jeweils k-te Teilmenge als Testmenge und die verbleibenden k-1 Teilmengen als Trainingsmengen verwendet werden. Die Gesamtfehlerrate errechnet sich als Durchschnitt aus den Einzelfehlerraten der k Einzeldurchläufe. Diese Testmethode nennt man k-fache Kreuzvalidierung.

Aus vielen Experimenten hat sich ein ideales k von zehn ergeben.

Verbesserte Varianten der Kreuzvalidierung:

• stratifizierte Kreuzvalidierung
• Leave-One-Out Kreuzvalidierung