GCV是英文“Global Cross Validation”的缩写，意思是全局交叉验证。在机器学习和数据分析领域中，交叉验证是一种常用的评估模型性能的方法，GCV就是其中的一种。

GCV可以帮助我们评估模型的泛化能力，即模型在新的数据上的表现能力。在使用交叉验证时，我们将数据集划分为训练集和测试集，通过训练集训练模型，并使用测试集来评估模型性能。但是，由于数据集的不同划分可能导致评估结果的不稳定性，因此我们需要进行多次不同的数据划分来验证模型的性能。而GCV就是将这种交叉验证方法推广到全局的数据集上，通过多次划分数据集来评估模型的性能。

GCV是一种比较严格的评估方法，可以有效地避免模型过拟合或欠拟合的情况，从而提高模型的泛化能力。当我们需要评估模型的性能时，可以使用GCV来进行全面、准确的评估。

总之，GCV是一种全局交叉验证的方法，可以帮助我们评估模型的泛化能力，提高模型的性能和稳定性。在机器学习和数据分析的实践中，GCV是一个非常重要的评估方法，需要掌握和应用。