交叉验证的程序主要包括以下几个步骤：
数据划分
将数据集随机划分为多个子集（通常称为“折”）。常见的划分方法包括K折交叉验证，即将数据集分成K个不重叠的子集，每次将其中一个子集作为测试集，其余K-1个子集作为训练集。
循环训练和验证
在每次循环中，选择一个子集作为验证集，剩下的子集作为训练集，用训练集训练模型，然后在验证集上测试模型的性能。
计算平均性能
每次验证的结果都记录下来，最后对这些结果求平均值，得到模型的总体性能评估。
选择交叉验证方法
根据具体需求选择合适的交叉验证方法，如K折交叉验证、Hold-Out交叉验证、分层K-Fold交叉验证、Leave-P-Out交叉验证、蒙特卡洛交叉验证和时间序列交叉验证等。
执行交叉验证
根据所选方法，使用相应的编程库（如Sklearn）或手动实现交叉验证过程。
评估模型性能
通过交叉验证得到模型在不同数据子集上的性能表现，最终根据这些结果评估模型的泛化能力和性能。
建议
选择合适的交叉验证方法：根据数据集的大小、类别分布、是否存在时间序列依赖等因素选择合适的交叉验证方法。
确保数据集的随机性和代表性：在划分数据集时，确保每个子集的代表性和随机性，以避免引入偏差。
多次重复以获得更可靠的结果：交叉验证的关键在于多次重复，以获得更可靠的模型性能评估结果。