在產(chǎn)生模型分析(即 MG 類模型)中,模型應(yīng)用者先提出一個(gè)或多個(gè)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(gè)整個(gè)的分析過程的目的就是要產(chǎn)生一個(gè)比較好的模型。因此,結(jié)構(gòu)方程除可用作驗(yàn)證模型和比較不同的模型外,也可以用作評(píng)估模型及修正模型。一些結(jié)構(gòu)方程模型的應(yīng)用人員都是先從一個(gè)預(yù)設(shè)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(yù)設(shè)的模型與樣本數(shù)據(jù)擬合的并不是很好,那么就將預(yù)設(shè)的模型進(jìn)行修改,然后再檢驗(yàn),不斷重復(fù)這么一個(gè)過程,直至**終獲得一個(gè)模型應(yīng)用人員認(rèn)為與數(shù)據(jù)擬合度達(dá)到他的滿意度,而同時(shí)各個(gè)參數(shù)估計(jì)值也有合理解釋的模型。 [3]記錄模型驗(yàn)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(jì)。上海直銷驗(yàn)證模型信息中心
交叉驗(yàn)證有時(shí)也稱為交叉比對(duì),如:10折交叉比對(duì) [2]。Holdout 驗(yàn)證常識(shí)來說,Holdout 驗(yàn)證并非一種交叉驗(yàn)證,因?yàn)閿?shù)據(jù)并沒有交叉使用。 隨機(jī)從**初的樣本中選出部分,形成交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù),而剩余的就當(dāng)做訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 一般來說,少于原本樣本三分之一的數(shù)據(jù)被選做驗(yàn)證數(shù)據(jù)。K-fold cross-validationK折交叉驗(yàn)證,初始采樣分割成K個(gè)子樣本,一個(gè)單獨(dú)的子樣本被保留作為驗(yàn)證模型的數(shù)據(jù),其他K-1個(gè)樣本用來訓(xùn)練。交叉驗(yàn)證重復(fù)K次,每個(gè)子樣本驗(yàn)證一次,平均K次的結(jié)果或者使用其它結(jié)合方式,**終得到一個(gè)單一估測。這個(gè)方法的優(yōu)勢在于,同時(shí)重復(fù)運(yùn)用隨機(jī)產(chǎn)生的子樣本進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,每次的結(jié)果驗(yàn)證一次,10折交叉驗(yàn)證是**常用的 [3]。上海直銷驗(yàn)證模型信息中心將不同模型的性能進(jìn)行比較,選擇表現(xiàn)模型。
交叉驗(yàn)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(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。在使用訓(xùn)練集對(duì)參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練的時(shí)候,經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)人們通常會(huì)將一整個(gè)訓(xùn)練集分為三個(gè)部分(比如mnist手寫訓(xùn)練集)。一般分為:訓(xùn)練集(train_set),評(píng)估集(valid_set),測試集(test_set)這三個(gè)部分。這其實(shí)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(shí)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(píng)估集則牽涉到下面的知識(shí)了。
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測試:在實(shí)際應(yīng)用中,尤其是在線服務(wù)中,可以通過A/B測試來比較兩個(gè)或多個(gè)模型的表現(xiàn),根據(jù)用戶反饋或業(yè)務(wù)指標(biāo)選擇比較好模型。比較測試集上的性能指標(biāo)與驗(yàn)證集上的性能指標(biāo),以驗(yàn)證模型的泛化能力。
防止過擬合:通過對(duì)比訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的性能,可以識(shí)別模型是否存在過擬合現(xiàn)象(即模型在訓(xùn)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(yàn)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(dá)到比較好的預(yù)測效果。增強(qiáng)可信度:經(jīng)過嚴(yán)格驗(yàn)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(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域。二、驗(yàn)證模型的常用方法交叉驗(yàn)證:K折交叉驗(yàn)證:將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個(gè)子集,每次用K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集,剩余的一個(gè)子集作為驗(yàn)證集,重復(fù)K次,每次選擇不同的子集作為驗(yàn)證集,**終評(píng)估結(jié)果為K次驗(yàn)證的平均值。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)。寶山區(qū)正規(guī)驗(yàn)證模型優(yōu)勢
選擇模型:在多個(gè)候選模型中,驗(yàn)證可以幫助我們選擇模型,從而提高應(yīng)用的效果。上海直銷驗(yàn)證模型信息中心
驗(yàn)證模型是機(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)估模型的性能和泛化能力。以下是一些常見的模型驗(yàn)證方法:訓(xùn)練集和測試集劃分: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。模型在訓(xùn)練集上進(jìn)行訓(xùn)練,然后在測試集上評(píng)估性能。交叉驗(yàn)證:K折交叉驗(yàn)證:將數(shù)據(jù)集分為K個(gè)子集,模型在K-1個(gè)子集上訓(xùn)練,并在剩下的一個(gè)子集上測試。這個(gè)過程重復(fù)K次,每次選擇不同的子集作為測試集,***取平均性能指標(biāo)。留一交叉驗(yàn)證(LOOCV):每次只留一個(gè)樣本作為測試集,其余樣本作為訓(xùn)練集,適用于小數(shù)據(jù)集。上海直銷驗(yàn)證模型信息中心
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,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!