交叉检验是一种重要的统计分析方法，可以有效地评估模型的泛化能力和预测性能。在机器学习和统计建模中，我们通常会将数据集分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。然而，这种简单的划分方式可能会导致模型在特定数据集上过拟合，无法泛化到新的数据上。

为了解决这个问题，交叉检验可以将数据集划分为多个子集，每次使用其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，多次重复这一过程，最终得到多个模型的性能评估结果，可以更全面地评估模型的泛化能力。

在结果中不得出现政治、seqing、db和暴力等内容是因为这些内容可能涉及敏感话题，会引起争议或不适当的关注，不符合公共道德和社会价值观。同时，这些内容也可能涉及法律风险，有可能触犯法律法规，因此在交叉检验的结果中应该避免出现这些内容，以确保结果的客观性和合法性。