因為在實際的訓練中，訓練的結(jié)果對于訓練集的擬合程度通常還是挺好的（初始條件敏感），但是對于訓練集之外的數(shù)據(jù)的擬合程度通常就不那么令人滿意了,。因此我們通常并不會把所有的數(shù)據(jù)集都拿來訓練,，而是分出一部分來（這一部分不參加訓練）對訓練集生成的參數(shù)進行測試,，相對客觀的判斷這些參數(shù)對訓練集之外的數(shù)據(jù)的符合程度,。這種思想就稱為交叉驗證（Cross Validation） [1]。交叉驗證（Cross Validation）,，有的時候也稱作循環(huán)估計（Rotation Estimation）,，是一種統(tǒng)計學上將數(shù)據(jù)樣本切割成較小子集的實用方法，該理論是由Seymour Geisser提出的,。模型檢測的基本思想是用狀態(tài)遷移系統(tǒng)(S)表示系統(tǒng)的行為,，用模態(tài)邏輯公式(F)描述系統(tǒng)的性質(zhì)。虹口區(qū)自動驗證模型介紹

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)的關系,。 [2]虹口區(qū)自動驗證模型介紹交叉驗證：如果數(shù)據(jù)量較小,，可以采用交叉驗證（如K折交叉驗證）來更評估模型性能。

防止過擬合：通過對比訓練集和驗證集上的性能,，可以識別模型是否存在過擬合現(xiàn)象（即模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)過好,，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳）。參數(shù)調(diào)優(yōu)：驗證集還為模型參數(shù)的選擇提供了依據(jù),，幫助找到比較好的模型配置,，以達到比較好的預測效果,。增強可信度：經(jīng)過嚴格驗證的模型在部署后更能贏得用戶的信任，特別是在醫(yī)療,、金融等高風險領域,。二、驗證模型的常用方法交叉驗證：K折交叉驗證：將數(shù)據(jù)集隨機分成K個子集,，每次用K-1個子集作為訓練集,，剩余的一個子集作為驗證集，重復K次,，每次選擇不同的子集作為驗證集,，**終評估結(jié)果為K次驗證的平均值。

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(shù)據(jù)只有一個模型是**合理和比較符合所調(diào)查數(shù)據(jù)的。應用結(jié)構(gòu)方程建模去分析數(shù)據(jù)的目的,，就是去驗證模型是否擬合樣本數(shù)據(jù),，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(jié)構(gòu)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(jù)各個模型對樣本數(shù)據(jù)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(chǎn)生模型類的分析。將驗證和優(yōu)化后的模型部署到實際應用中,。

在給定的建模樣本中,，拿出大部分樣本進行建模型，留小部分樣本用剛建立的模型進行預報,，并求這小部分樣本的預報誤差,，記錄它們的平方加和。這個過程一直進行,，直到所有的樣本都被預報了一次而且*被預報一次,。把每個樣本的預報誤差平方加和，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)進行分組,一部分做為訓練集(train set),另一部分做為驗證集(validation set or test set),首先用訓練集對分類器進行訓練,再利用驗證集來測試訓練得到的模型(model),以此來做為評價分類器的性能指標,。交叉驗證：交叉驗證是一種更為穩(wěn)健的驗證方法,。上海優(yōu)良驗證模型供應

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。虹口區(qū)自動驗證模型介紹

在產(chǎn)生模型分析（即 MG 類模型）中,，模型應用者先提出一個或多個基本模型,，然后檢查這些模型是否擬合樣本數(shù)據(jù)，基于理論或樣本數(shù)據(jù),，分析找出模型擬合不好的部分,，據(jù)此修改模型，并通過同一的樣本數(shù)據(jù)或同類的其他樣本數(shù)據(jù),，去檢查修正模型的擬合程度,。這樣一個整個的分析過程的目的就是要產(chǎn)生一個比較好的模型。因此,，結(jié)構(gòu)方程除可用作驗證模型和比較不同的模型外,，也可以用作評估模型及修正模型。一些結(jié)構(gòu)方程模型的應用人員都是先從一個預設的模型開始,，然后將此模型與所掌握的樣本數(shù)據(jù)相互印證,。如果發(fā)現(xiàn)預設的模型與樣本數(shù)據(jù)擬合的并不是很好，那么就將預設的模型進行修改,，然后再檢驗,，不斷重復這么一個過程，直至**終獲得一個模型應用人員認為與數(shù)據(jù)擬合度達到他的滿意度,，而同時各個參數(shù)估計值也有合理解釋的模型。 [3]虹口區(qū)自動驗證模型介紹

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