在进行机器学习模型验证时，往往需要用到交叉验证。Oracle为机器学习提供了非常优秀的交叉验证工具——“oraclesql.rqscript”。
交叉验证是机器学习模型验证过程中的一个重要环节，它需要将数据集分为训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集验证模型准确性。一般来说，数据集中选出20%~30%的数据作为测试集。因为在机器学习中，如果训练数据与测试数据分布不一致，那么模型在测试数据上的表现就无法反映出真实情况。
但是，在数据集过于小的情况下，每次划分出的训练集和测试集会影响模型的准确性。此时，我们需要使用交叉验证来降低对数据集大小的依赖。交叉验证会对数据集进行多次随机分割，每次都选出一部分数据作为测试集，剩下的数据作为训练集，以此来测定模型的准确性。
下面使用一段代码来演示oraclesql.rqscript如何完成交叉验证：
BEGIN
DECLARE
SAMPLE_DATA SET('id', 'input', 'expected_output') := CHOOSE RANDOM SAMPLE FROM.SIZE 100;
TRAIN_DATA SET('id', 'input', 'expected_output');
TEST_DATA SET('id', 'input', 'expected_output');
TEST_RATIO NUMBER := 0.3;
CV_RESULT TABLE('id', 'accuracy') := TABLE();
BEGIN
FOR I IN 1..3 LOOP -- 3-fold cross-validation
-- Split the Sample Data into Training and Test Sets
SELECT * BULK COLLECT INTO TRAIN_DATA, TEST_DATA FROM (
SELECT ID, INPUT, EXPECTED_OUTPUT FROM SAMPLE_DATA SAMPLE (90) SEED (I)
) WHERE ROWID IN (SELECT MIN(ROWID) FROM DUAL UNION ALL SELECT MAX(ROWID) FROM DUAL);
...
END LOOP;
END;
END;上述代码中，我们使用了一个随机选取样本数据的集合。我们将样本数据分为测试集和训练集，其中测试集占数据集的30%。为进行方便，我们使用3-fold交叉验证。
我们首先选择第一组测试集和训练集，然后将训练集输入到模型中进行训练，得到一组模型。接着，我们用测试集验证该模型的准确性，并记录下跟实际结果相符的次数，即预测正确的测试样本数量。
然后，我们用第二组测试集和训练集重复上述过程。最后，我们将所有三个模型的预测结果进行合并，以此来得到最终的交叉验证结果。
除了3-fold交叉验证，我们还可以使用其他fold中值作为评估模型的准确性。例如，我们可以使用5-fold、10-fold，甚至100-fold交叉验证来对模型进行验证。
综上所述，交叉验证是机器学习领域中不可或缺的一环。使用oraclesql.rqscript，我们可以轻松完成交叉验证，进一步提升模型的准确性。