交叉驗證有時也稱為交叉比對,，如：10折交叉比對 [2]。Holdout 驗證常識來說,，Holdout 驗證并非一種交叉驗證，因為數據并沒有交叉使用,。 隨機從**初的樣本中選出部分,，形成交叉驗證數據，而剩余的就當做訓練數據,。 一般來說,，少于原本樣本三分之一的數據被選做驗證數據。K-fold cross-validationK折交叉驗證,，初始采樣分割成K個子樣本,，一個單獨的子樣本被保留作為驗證模型的數據，其他K-1個樣本用來訓練,。交叉驗證重復K次,，每個子樣本驗證一次，平均K次的結果或者使用其它結合方式,，**終得到一個單一估測,。這個方法的優(yōu)勢在于，同時重復運用隨機產生的子樣本進行訓練和驗證,，每次的結果驗證一次,，10折交叉驗證是**常用的 [3]。多指標評估：根據具體應用場景選擇合適的評估指標,，綜合考慮模型的準確性,、魯棒性、可解釋性等方面,。徐匯區(qū)智能驗證模型介紹

***,，選擇特定的優(yōu)化算法并進行迭代運算,，直到參數的取值可以使校準圖案的預測偏差**小。模型驗證模型驗證是要檢查校準后的模型是否可以應用于整個測試圖案集,。由于未被選擇的關鍵圖案在模型校準過程中是不可見,，所以要避免過擬合降低模型的準確性。在驗證過程中,，如果用于模型校準的關鍵圖案的預測精度不足,，則需要修改校準參數或參數的范圍重新進行迭代操作。如果關鍵圖案的精度足夠,，就對測試圖案集的其余圖案進行驗證,。如果驗證偏差在可接受的范圍內，則可以確定**終的光刻膠模型,。否則,，需要重新選擇用于校準的關鍵圖案并重新進行光刻膠模型校準和驗證的循環(huán)。浦東新區(qū)口碑好驗證模型要求很多情況下,，可以把模型檢測和各種抽象與歸納原則結合起來驗證非有窮狀態(tài)系統(如實時系統),。

結構方程模型常用于驗證性因子分析、高階因子分析,、路徑及因果分析,、多時段設計、單形模型及多組比較等 ,。結構方程模型常用的分析軟件有LISREL,、Amos、EQS,、MPlus,。結構方程模型可分為測量模型和結構模型。測量模型是指指標和潛變量之間的關系,。結構模型是指潛變量之間的關系,。 [1]1.同時處理多個因變量結構方程分析可同時考慮并處理多個因變量。在回歸分析或路徑分析中,，即使統計結果的圖表中展示多個因變量,，在計算回歸系數或路徑系數時，仍是對每個因變量逐一計算,。所以圖表看似對多個因變量同時考慮,，但在計算對某一個因變量的影響或關系時，都忽略了其他因變量的存在及其影響,。

在驗證模型（SC）的應用中,，從應用者的角度來看，對他所分析的數據只有一個模型是**合理和比較符合所調查數據的,。應用結構方程建模去分析數據的目的,，就是去驗證模型是否擬合樣本數據,，從而決定是接受還是拒絕這個模型。這一類的分析并不太多,，因為無論是接受還是拒絕這個模型,，從應用者的角度來說，還是希望有更好的選擇,。在選擇模型（AM）分析中,，結構方程模型應用者提出幾個不同的可能模型（也稱為替代模型或競爭模型），然后根據各個模型對樣本數據擬合的優(yōu)劣情況來決定哪個模型是**可取的,。這種類型的分析雖然較驗證模型多，但從應用的情況來看,，即使模型應用者得到了一個**可取的模型,，但仍然是要對模型做出不少修改的，這樣就成為了產生模型類的分析,。數據預處理：包括數據清洗,、特征選擇、特征縮放等,，確保數據質量,。

極大似然估計法（ML）是結構方程分析**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,。數據的非正態(tài)性可以通過偏度（skew）和峰度（kurtosis）來表示,。偏度表示數據的對稱性，峰度表示數據平坦性的,。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**小二乘法）等,，WLS并不要求數據是正態(tài)的,。 [2]極大似然估計法（ML）是結構方程分析**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,。數據的非正態(tài)性可以通過偏度（skew）和峰度（kurtosis）來表示,。偏度表示數據的對稱性，峰度表示數據平坦性的,。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**小二乘法）等,，WLS并不要求數據是正態(tài)的,。 [2]這樣可以多次評估模型性能，減少偶然性,。普陀區(qū)優(yōu)良驗證模型平臺

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,。徐匯區(qū)智能驗證模型介紹

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測量。結構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測量,。用傳統方法計算的潛變量間相關系數與用結構方程分析計算的潛變量間相關系數，可能相差很大,。3.同時估計因子結構和因子關系假設要了解潛變量之間的相關程度,，每個潛變量者用多個指標或題目測量，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）與題目的關系（即因子負荷）,，進而得到因子得分,，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系數,。這是兩個**的步驟。在結構方程中,，這兩步同時進行,，即因子與題目之間的關系和因子與因子之間的關系同時考慮。徐匯區(qū)智能驗證模型介紹

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