在給定的建模樣本中，拿出大部分樣本進(jìn)行建模型,，留小部分樣本用剛建立的模型進(jìn)行預(yù)報,，并求這小部分樣本的預(yù)報誤差,，記錄它們的平方加和。這個過程一直進(jìn)行,，直到所有的樣本都被預(yù)報了一次而且*被預(yù)報一次,。把每個樣本的預(yù)報誤差平方加和，稱為PRESS(predicted Error Sum of Squares),。交叉驗證的基本思想是把在某種意義下將原始數(shù)據(jù)(dataset)進(jìn)行分組,一部分做為訓(xùn)練集(train set),另一部分做為驗證集(validation set or test set),首先用訓(xùn)練集對分類器進(jìn)行訓(xùn)練,再利用驗證集來測試訓(xùn)練得到的模型(model),以此來做為評價分類器的性能指標(biāo),。常見的有K折交叉驗證，將數(shù)據(jù)集分為K個子集,，輪流使用其中一個子集作為測試集,，其余作為訓(xùn)練集。浦東新區(qū)優(yōu)良驗證模型信息中心

靈敏度分析：這種方法著重于確保模型預(yù)測值不會背離期望值,。如果預(yù)測值與期望值相差太大,，可以判斷是否需要調(diào)整模型或期望值。此外,，靈敏度分析還能確保模型與假定條件充分協(xié)調(diào),。擬合度分析：類似于模型標(biāo)定，這種方法通過比較觀測值和預(yù)測值的吻合程度來評估模型的性能,。由于預(yù)測的規(guī)劃年數(shù)據(jù)不可能在現(xiàn)場得到,，因此需要借用現(xiàn)狀或過去的觀測值進(jìn)行驗證。具體做法包括將觀測數(shù)據(jù)按時序分成前后兩組,，前組用于標(biāo)定,，后組用于驗證；或?qū)⑼瑫r段的觀測數(shù)據(jù)隨機地分為兩部分,，用***部分?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)定后的模型計算值同第二部分?jǐn)?shù)據(jù)相擬合,。浦東新區(qū)優(yōu)良驗證模型優(yōu)勢將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，通常按70%/30%或80%/20%的比例劃分,。

模型解釋：使用特征重要性,、SHAP值、LIME等方法解釋模型的決策過程,，提高模型的可解釋性,。模型優(yōu)化：根據(jù)驗證和測試結(jié)果，對模型進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化,，如改進(jìn)模型結(jié)構(gòu),、增加數(shù)據(jù)多樣性等。部署與監(jiān)控：將驗證和優(yōu)化后的模型部署到實際應(yīng)用中,。監(jiān)控模型在實際運行中的性能,，及時收集反饋并進(jìn)行必要的調(diào)整。文檔記錄：記錄模型驗證過程中的所有步驟,、參數(shù)設(shè)置,、性能指標(biāo)等,，以便后續(xù)復(fù)現(xiàn)和審計。在驗證模型時,，需要注意以下幾點：避免過擬合：確保模型在驗證集和測試集上的性能穩(wěn)定,，避免模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)過好而在未見數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。

模型驗證：交叉驗證：如果數(shù)據(jù)量較小,，可以采用交叉驗證（如K折交叉驗證）來更***地評估模型性能,。性能評估：使用驗證集評估模型的性能，常用的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率,、召回率,、F1分?jǐn)?shù)、均方誤差（MSE）,、均方根誤差（RMSE）等,。超參數(shù)調(diào)優(yōu)：通過網(wǎng)格搜索、隨機搜索等方法調(diào)整模型的超參數(shù),，找到在驗證集上表現(xiàn)比較好的參數(shù)組合,。模型測試：使用測試集對**終確定的模型進(jìn)行測試，確保模型在未見過的數(shù)據(jù)上也能保持良好的性能,。比較測試集上的性能指標(biāo)與驗證集上的性能指標(biāo),，以驗證模型的泛化能力。模型解釋與優(yōu)化：避免過擬合：確保模型在驗證集和測試集上的性能穩(wěn)定,，避免模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)過好而在未見數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳,。

交叉驗證(Cross-validation)主要用于建模應(yīng)用中，例如PCR,、PLS回歸建模中,。在給定的建模樣本中，拿出大部分樣本進(jìn)行建模型,，留小部分樣本用剛建立的模型進(jìn)行預(yù)報,，并求這小部分樣本的預(yù)報誤差，記錄它們的平方加和,。在使用訓(xùn)練集對參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練的時候,，經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)人們通常會將一整個訓(xùn)練集分為三個部分（比如mnist手寫訓(xùn)練集）。一般分為：訓(xùn)練集（train_set）,，評估集（valid_set）,，測試集（test_set）這三個部分。這其實是為了保證訓(xùn)練效果而特意設(shè)置的,。其中測試集很好理解，其實就是完全不參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù),，**用來觀測測試效果的數(shù)據(jù),。而訓(xùn)練集和評估集則牽涉到下面的知識了,。訓(xùn)練集與測試集劃分：將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，通常采用70%作為訓(xùn)練集,，30%作為測試集,。虹口區(qū)直銷驗證模型信息中心

使用驗證集評估模型的性能，常用的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率,、召回率,、F1分?jǐn)?shù)、均方誤差（MSE）,、均方根誤差,。浦東新區(qū)優(yōu)良驗證模型信息中心

2.容許自變量和因變量含測量誤差態(tài)度、行為等變量,，往往含有誤差,，也不能簡單地用單一指標(biāo)測量。結(jié)構(gòu)方程分析容許自變量和因變量均含測量誤差,。變量也可用多個指標(biāo)測量,。用傳統(tǒng)方法計算的潛變量間相關(guān)系數(shù)與用結(jié)構(gòu)方程分析計算的潛變量間相關(guān)系數(shù)，可能相差很大,。3.同時估計因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系假設(shè)要了解潛變量之間的相關(guān)程度,，每個潛變量者用多個指標(biāo)或題目測量，一個常用的做法是對每個潛變量先用因子分析計算潛變量（即因子）與題目的關(guān)系（即因子負(fù)荷）,，進(jìn)而得到因子得分,，作為潛變量的觀測值，然后再計算因子得分,，作為潛變量之間的相關(guān)系數(shù),。這是兩個**的步驟。在結(jié)構(gòu)方程中,，這兩步同時進(jìn)行,，即因子與題目之間的關(guān)系和因子與因子之間的關(guān)系同時考慮。浦東新區(qū)優(yōu)良驗證模型信息中心

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