数据增强通过增加训练数据的多样性和数量来改善交叉验证结果，这有助于模型更好地泛化到未见数据。交叉验证涉及将数据分成子集，在部分子集上进行训练，在其余子集上进行验证，以估计实际性能。当训练数据有限或缺乏变化时，模型可能会过拟合特定模式，导致交叉验证分数不稳定。数据增强通过应用保留数据潜在含义的变换（例如旋转、添加噪声）来人工扩展训练集。这迫使模型学习更鲁棒的特征，从而减少过拟合，并稳定不同分割上的交叉验证指标，如准确率或损失。
数据增强对交叉验证的影响是双重的。首先，它通过确保每个训练子集都包含多样化的示例来减少折叠之间的方差。例如，在图像分类中，翻转或旋转每个训练折叠中的图像可确保模型学习不受方向影响的特征。如果没有数据增强，仅包含直立图像的折叠在包含旋转示例的验证集上可能表现不佳。其次，数据增强模拟了真实世界的变异性，使得交叉验证分数更能代表实际部署场景。在自然语言处理 (NLP) 中，同义词替换或句子重排等技术使模型接触到不同的表达方式，从而提高它们在验证期间处理未见文本的能力。这使得交叉验证结果的置信区间更紧密，因为模型的性能对数据分割的随机性依赖性降低了。
一个具体的例子是训练用于医学图像分析的卷积神经网络 (CNN)。如果原始数据集的肿瘤图像有限，交叉验证可能显示不同折叠的敏感度分数存在较大方差。通过使用旋转、缩放和对比度调整来增强训练数据，CNN 学习到无论肿瘤大小、角度或光照如何都能检测到肿瘤。同样，在音频处理中，向语音数据添加背景噪声或音高变化有助于模型泛化到真实世界的录音。重要的是，数据增强仅应用于交叉验证期间的训练分割——验证数据保持未修改，以模拟真实的未见输入。这种方法确保交叉验证指标的改进反映了真正的泛化能力，而不是数据泄露。开发者应通过比较进行数据增强和未进行数据增强的交叉验证结果来验证数据增强策略，以量化它们的影响。