问问自己为什么要执行交叉验证。与 Dave 的回答相反，交叉验证的目的是估计您的泛化误差，这就是您的模型在未来数据上的表现。模型选择当然是由此而来，但是说 CV 的重点是模型选择是不正确的。

也就是说，如果您只对预测变量和因变量之间的关系感兴趣，并且您不想进行某种逐步选择，那么您就不需要执行交叉验证。上一次基于统计的回归教科书/课程提到交叉验证是什么时候？从来没有，至少在我参加的任何回归课程中都没有。

一点，如果你确实使用 CV，绝对不要平均系数。正确的过程是使用 CV 来估计您的错误率，然后重新收集所有数据并在所有数据上运行模型，这将为您提供系数。

你可能会。

（但可能不是。）

交叉验证的目的是帮助您进行模型选择。您已经选择了模型。您可能想要使用交叉验证的一个地方是，如果您想要使用某种正则化，但这可能会干扰您推断每个正则化的能力$X$影响$Y$. （正则化的估计是有偏差的。）