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
上海優(yōu)服優(yōu)科模型科技有限公司在同行業(yè)領(lǐng)域中,,一直處在一個不斷銳意進(jìn)取,,不斷制造創(chuàng)新的市場高度,多年以來致力于發(fā)展富有創(chuàng)新價值理念的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn),,在上海市等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)中始終保持良好的商業(yè)口碑,,成績讓我們喜悅,但不會讓我們止步,,殘酷的市場磨煉了我們堅強不屈的意志,,和諧溫馨的工作環(huán)境,富有營養(yǎng)的公司土壤滋養(yǎng)著我們不斷開拓創(chuàng)新,勇于進(jìn)取的無限潛力,,上海優(yōu)服優(yōu)科模型科技供應(yīng)攜手大家一起走向共同輝煌的未來,,回首過去,我們不會因為取得了一點點成績而沾沾自喜,,相反的是面對競爭越來越激烈的市場氛圍,,我們更要明確自己的不足,做好迎接新挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備,,要不畏困難,,激流勇進(jìn),以一個更嶄新的精神面貌迎接大家,,共同走向輝煌回來,!