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(bào)，并求這小部分樣本的預(yù)報(bào)誤差，記錄它們的平方加和。這個(gè)過(guò)程一直進(jìn)行，直到所有的樣本都被預(yù)報(bào)了一次而且*被預(yù)報(bào)一次。把每個(gè)樣本的預(yù)報(bào)誤差平方加和，稱(chēng)為PRESS(predicted Error Sum of Squares)。交叉驗(yàn)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(yàn)證集(validation set or test set),首先用訓(xùn)練集對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練,再利用驗(yàn)證集來(lái)測(cè)試訓(xùn)練得到的模型(model),以此來(lái)做為評(píng)價(jià)分類(lèi)器的性能指標(biāo)。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型參數(shù)（如超參數(shù)調(diào)優(yōu)），測(cè)試集用于評(píng)估模型性能。徐匯區(qū)智能驗(yàn)證模型介紹
外部驗(yàn)證：外部驗(yàn)證是將構(gòu)建好的比較好預(yù)測(cè)模型在全新的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行評(píng)估，以評(píng)估模型的通用性和預(yù)測(cè)性能。如果模型在原始數(shù)據(jù)中過(guò)度擬合，那么它在其他群體中可能就表現(xiàn)不佳。因此，外部驗(yàn)證是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头夯芰Φ闹匾侄?。三、模型?yàn)證的步驟模型驗(yàn)證通常包括以下步驟：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：收集并準(zhǔn)備用于驗(yàn)證的數(shù)據(jù)集，包括訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。確保數(shù)據(jù)集的質(zhì)量、完整性和代表性。選擇驗(yàn)證方法：根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求，選擇合適的驗(yàn)證方法。上海自動(dòng)驗(yàn)證模型便捷將不同模型的性能進(jìn)行比較，選擇表現(xiàn)模型。
線性相關(guān)分析：線性相關(guān)分析指出兩個(gè)隨機(jī)變量之間的統(tǒng)計(jì)聯(lián)系。兩個(gè)變量地位平等，沒(méi)有因變量和自變量之分。因此相關(guān)系數(shù)不能反映單指標(biāo)與總體之間的因果關(guān)系。線性回歸分析：線性回歸是比線性相關(guān)更復(fù)雜的方法，它在模型中定義了因變量和自變量。但它只能提供變量間的直接效應(yīng)而不能顯示可能存在的間接效應(yīng)。而且會(huì)因?yàn)楣簿€性的原因，導(dǎo)致出現(xiàn)單項(xiàng)指標(biāo)與總體出現(xiàn)負(fù)相關(guān)等無(wú)法解釋的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。結(jié)構(gòu)方程模型分析：結(jié)構(gòu)方程模型是一種建立、估計(jì)和檢驗(yàn)因果關(guān)系模型的方法。模型中既包含有可觀測(cè)的顯變量，也可能包含無(wú)法直接觀測(cè)的潛變量。結(jié)構(gòu)方程模型可以替代多重回歸、通徑分析、因子分析、協(xié)方差分析等方法，清晰分析單項(xiàng)指標(biāo)對(duì)總體的作用和單項(xiàng)指標(biāo)間的相互關(guān)系。
模型驗(yàn)證是機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)建模中的一個(gè)重要步驟，旨在評(píng)估模型的性能和可靠性。通過(guò)模型驗(yàn)證，可以確保模型在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上的泛化能力。以下是一些常見(jiàn)的模型驗(yàn)證方法和步驟：數(shù)據(jù)劃分：訓(xùn)練集：用于訓(xùn)練模型。驗(yàn)證集：用于調(diào)整模型參數(shù)和選擇模型。測(cè)試集：用于**終評(píng)估模型性能，確保模型的泛化能力。交叉驗(yàn)證：k折交叉驗(yàn)證：將數(shù)據(jù)集分成k個(gè)子集，輪流使用每個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余作為訓(xùn)練集。**終結(jié)果是k次驗(yàn)證的平均性能。留一交叉驗(yàn)證：每次只留一個(gè)樣本作為驗(yàn)證集，其余樣本作為訓(xùn)練集，適用于小數(shù)據(jù)集。由于模型檢測(cè)可以自動(dòng)執(zhí)行，并能在系統(tǒng)不滿(mǎn)足性質(zhì)時(shí)提供反例路徑，因此在工業(yè)界比演繹證明更受推崇。
留一交叉驗(yàn)證（LOOCV）：當(dāng)數(shù)據(jù)集非常小時(shí)，可以使用留一法，即每次只留一個(gè)樣本作為驗(yàn)證集，其余作為訓(xùn)練集，這種方法雖然計(jì)算量大，但能提供**接近真實(shí)情況的模型性能評(píng)估。**驗(yàn)證集：將數(shù)據(jù)集明確劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型參數(shù)和選擇比較好模型，測(cè)試集則用于**終評(píng)估模型的性能，確保評(píng)估結(jié)果的公正性和客觀性。A/B測(cè)試：在實(shí)際應(yīng)用中，尤其是在線服務(wù)中，可以通過(guò)A/B測(cè)試來(lái)比較兩個(gè)或多個(gè)模型的表現(xiàn)，根據(jù)用戶(hù)反饋或業(yè)務(wù)指標(biāo)選擇比較好模型。常見(jiàn)的有K折交叉驗(yàn)證，將數(shù)據(jù)集分為K個(gè)子集，輪流使用其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余作為訓(xùn)練集。崇明區(qū)直銷(xiāo)驗(yàn)證模型優(yōu)勢(shì)
使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到初始模型。徐匯區(qū)智能驗(yàn)證模型介紹
極大似然估計(jì)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(guò)偏度（skew）和峰度（kurtosis）來(lái)表示。偏度表示數(shù)據(jù)的對(duì)稱(chēng)性，峰度表示數(shù)據(jù)平坦性的。LISREL中包含的估計(jì)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(jì)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(guò)偏度（skew）和峰度（kurtosis）來(lái)表示。偏度表示數(shù)據(jù)的對(duì)稱(chēng)性，峰度表示數(shù)據(jù)平坦性的。LISREL中包含的估計(jì)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]徐匯區(qū)智能驗(yàn)證模型介紹
上海優(yōu)服優(yōu)科模型科技有限公司是一家有著先進(jìn)的發(fā)展理念，先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)，在發(fā)展過(guò)程中不斷完善自己，要求自己，不斷創(chuàng)新，時(shí)刻準(zhǔn)備著迎接更多挑戰(zhàn)的活力公司，在上海市等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)中匯聚了大量的人脈以及**，在業(yè)界也收獲了很多良好的評(píng)價(jià)，這些都源自于自身的努力和大家共同進(jìn)步的結(jié)果，這些評(píng)價(jià)對(duì)我們而言是比較好的前進(jìn)動(dòng)力，也促使我們?cè)谝院蟮牡缆飞媳３謯^發(fā)圖強(qiáng)、一往無(wú)前的進(jìn)取創(chuàng)新精神，努力把公司發(fā)展戰(zhàn)略推向一個(gè)新高度，在全體員工共同努力之下，全力拼搏將共同上海優(yōu)服優(yōu)科模型科技供應(yīng)和您一起攜手走向更好的未來(lái)，創(chuàng)造更有價(jià)值的產(chǎn)品，我們將以更好的狀態(tài)，更認(rèn)真的態(tài)度，更飽滿(mǎn)的精力去創(chuàng)造，去拼搏，去努力，讓我們一起更好更快的成長(zhǎng)！
