用交叉驗證的目的是為了得到可靠穩(wěn)定的模型,。在建立PCR 或PLS 模型時,，一個很重要的因素是取多少個主成分的問題。用cross validation 校驗每個主成分下的PRESS值,，選擇PRESS值小的主成分數(shù)?；騊RESS值不再變小時的主成分數(shù),。常用的精度測試方法主要是交叉驗證，例如10折交叉驗證(10-fold cross validation),，將數(shù)據(jù)集分成十份,，輪流將其中9份做訓練1份做驗證，10次的結(jié)果的均值作為對算法精度的估計,，一般還需要進行多次10折交叉驗證求均值,，例如：10次10折交叉驗證，以求更精確一點,。使用訓練數(shù)據(jù)集對模型進行訓練,，得到初始模型,。黃浦區(qū)正規(guī)驗證模型大概是

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,，常用的評估指標包括準確率、召回率,、F1分數(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與驗證集上的性能指標,，以驗證模型的泛化能力,。模型解釋與優(yōu)化：普陀區(qū)自動驗證模型信息中心這樣可以多次評估模型性能，減少偶然性,。

4.容許更大彈性的測量模型傳統(tǒng)上,，只容許每一題目（指標）從屬于單一因子，但結(jié)構(gòu)方程分析容許更加復雜的模型,。例如,，我們用英語書寫的數(shù)學試題，去測量學生的數(shù)學能力,，則測驗得分（指標）既從屬于數(shù)學因子,，也從屬于英語因子（因為得分也反映英語能力）。傳統(tǒng)因子分析難以處理一個指標從屬多個因子或者考慮高階因子等有比較復雜的從屬關(guān)系的模型,。5.估計整個模型的擬合程度在傳統(tǒng)路徑分析中,，只能估計每一路徑（變量間關(guān)系）的強弱。在結(jié)構(gòu)方程分析中,，除了上述參數(shù)的估計外,，還可以計算不同模型對同一個樣本數(shù)據(jù)的整體擬合程度，從而判斷哪一個模型更接近數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的關(guān)系,。 [2]

模型驗證是指測定標定后的交通模型對未來數(shù)據(jù)的預測能力（即可信程度）的過程,。根據(jù)具體要求和可能，可用的驗證方法有:①靈敏度分析,著重于確保模型預測值不會背離期望值,，如相差太大,，可判斷應調(diào)整前者還是后者,另外還能確保模型與假定條件充分協(xié)調(diào)。②擬合度分析，類似于模型標定,，校核觀測值和預測值的吻合程度,。 [1]因預測的規(guī)劃年數(shù)據(jù)不可能在現(xiàn)場得到，就要借用現(xiàn)狀或過去的觀測值,，但需注意不能重復使用標定服務的觀測數(shù)據(jù),。具體做法有兩種：一是將觀測數(shù)據(jù)按時序分成前后兩組，前組用于標定,，后組用于驗證;二是將同時段的觀測數(shù)據(jù)隨機地分為兩部分,，將用***部分數(shù)據(jù)標定后的模型計算值同第二部分數(shù)據(jù)相擬合。模型在訓練集上進行訓練,，然后在測試集上進行評估,。

極大似然估計法（ML）是結(jié)構(gòu)方程分析**常用的方法，ML方法的前提條件是變量是多元正態(tài)分布的,。數(shù)據(jù)的非正態(tài)性可以通過偏度（skew）和峰度（kurtosis）來表示,。偏度表示數(shù)據(jù)的對稱性，峰度表示數(shù)據(jù)平坦性的,。LISREL中包含的估計方法有：ML（極大似然）,、GLS（廣義**小二乘法）、WLS（一般加權(quán)**小二乘法）等,，WLS并不要求數(shù)據(jù)是正態(tài)的,。 [2]極大似然估計法（ML）是結(jié)構(gòu)方程分析**常用的方法，ML方法的前提條件是變量是多元正態(tài)分布的,。數(shù)據(jù)的非正態(tài)性可以通過偏度（skew）和峰度（kurtosis）來表示,。偏度表示數(shù)據(jù)的對稱性，峰度表示數(shù)據(jù)平坦性的,。LISREL中包含的估計方法有：ML（極大似然）,、GLS（廣義**小二乘法）、WLS（一般加權(quán)**小二乘法）等,，WLS并不要求數(shù)據(jù)是正態(tài)的,。 [2]使用網(wǎng)格搜索（Grid Search）或隨機搜索（Random Search）等方法對模型的超參數(shù)進行調(diào)優(yōu)，以找到參數(shù)組合,。黃浦區(qū)正規(guī)驗證模型大概是

評估模型性能：通過驗證,，我們可以了解模型在未見數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。這對于判斷模型的泛化能力至關(guān)重要,。黃浦區(qū)正規(guī)驗證模型大概是

選擇比較好模型：在多個候選模型中，驗證可以幫助我們選擇比較好的模型,，從而提高**終應用的效果,。提高模型的可信度：通過嚴格的驗證過程，我們可以增強對模型結(jié)果的信心,，尤其是在涉及重要決策的領(lǐng)域,，如醫(yī)療,、金融等。二,、常用的模型驗證方法訓練集與測試集劃分：將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集,，通常采用70%作為訓練集，30%作為測試集,。模型在訓練集上進行訓練,，然后在測試集上進行評估。交叉驗證：交叉驗證是一種更為穩(wěn)健的驗證方法,。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,，其余作為訓練集,。這樣可以多次評估模型性能，減少偶然性,。黃浦區(qū)正規(guī)驗證模型大概是

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