交叉验证后，在独立数据上测试模型是正常的

交叉验证是一种常用的机器学习模型评估方法，它可以帮助我们评估模型的泛化能力。在交叉验证过程中，我们将数据集分成若干个子集，然后使用其中的一部分作为训练集，剩余部分作为测试集，重复多次进行模型训练和测试。最后，将每次测试的结果进行平均，得到最终的评估结果。

交叉验证的优势在于可以更准确地评估模型的性能，避免了单次划分数据集可能带来的偶然性。通过多次重复训练和测试，可以更好地反映模型在不同数据集上的表现，提高评估结果的可靠性。

交叉验证在机器学习领域有广泛的应用场景，特别是在模型选择、参数调优和特征选择等方面。通过交叉验证，我们可以比较不同模型的性能，选择最优的模型；也可以通过调整模型的参数，找到最佳的参数组合；还可以通过交叉验证来评估不同特征子集的效果，选择最具有代表性的特征。

腾讯云提供了一系列与机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以帮助用户进行交叉验证和模型评估。其中，腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能；腾讯云数据智能（https://cloud.tencent.com/product/tcdi）提供了数据分析和挖掘的工具和服务；腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）提供了多种人工智能相关的服务，如图像识别、语音识别等。

通过腾讯云的这些产品和服务，用户可以方便地进行交叉验证和模型评估，提高机器学习和数据分析的效率和准确性。