交叉驗證：交叉驗證是一種常用的內(nèi)部驗證方法，它將數(shù)據(jù)集拆分為多個相等大小的子集，然后重復(fù)進行模型構(gòu)建和驗證的步驟。每次選用其中的一個子集用于評估模型性能，其他所有的子集用來構(gòu)建模型。這種方法可以確保模型驗證時使用的數(shù)據(jù)是模型擬合過程中未使用的數(shù)據(jù)，從而提高驗證的可靠性。Bootstrapping法：在這種方法中，原始數(shù)據(jù)集被隨機抽樣數(shù)百次（有放回）用來創(chuàng)建相同大小的多個數(shù)據(jù)集。然后，在這些數(shù)據(jù)集上分別構(gòu)建模型并評估性能。這種方法可以提供對模型性能的穩(wěn)健估計。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對模型進行訓(xùn)練，得到初始模型。楊浦區(qū)自動驗證模型平臺

因為在實際的訓(xùn)練中，訓(xùn)練的結(jié)果對于訓(xùn)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(xùn)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(xùn)練，而是分出一部分來（這一部分不參加訓(xùn)練）對訓(xùn)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(xùn)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。黃浦區(qū)自動驗證模型咨詢熱線監(jiān)控模型在實際運行中的性能，及時收集反饋并進行必要的調(diào)整。

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(yù)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(yù)測值不會背離期望值，如相差太大，可判斷應(yīng)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(yù)測值的吻合程度。 [1]因預(yù)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(fù)使用標定服務(wù)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。

簡單而言，與傳統(tǒng)的回歸分析不同，結(jié)構(gòu)方程分析能同時處理多個因變量，并可比較及評價不同的理論模型。與傳統(tǒng)的探索性因子分析不同，在結(jié)構(gòu)方程模型中，可以通過提出一個特定的因子結(jié)構(gòu)，并檢驗它是否吻合數(shù)據(jù)。通過結(jié)構(gòu)方程多組分析，我們可以了解不同組別內(nèi)各變量的關(guān)系是否保持不變，各因子的均值是否有***差異。樣本大小從理論上講：樣本容量越大越好。Boomsma（1982）建議，樣本容量**少大于100，比較好大于200以上。對于不同的模型，要求有所不一樣。一般要求如下：N/P〉10；N/t〉5；其中N為樣本容量，t為自由估計參數(shù)的數(shù)目，p為指標數(shù)目。回歸任務(wù)：均方誤差（MSE）、誤差（MAE）、R2等。

交叉驗證(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，拿出大部分樣本進行建模型，留小部分樣本用剛建立的模型進行預(yù)報，并求這小部分樣本的預(yù)報誤差，記錄它們的平方加和。在使用訓(xùn)練集對參數(shù)進行訓(xùn)練的時候，經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)人們通常會將一整個訓(xùn)練集分為三個部分（比如mnist手寫訓(xùn)練集）。一般分為：訓(xùn)練集（train_set），評估集（valid_set），測試集（test_set）這三個部分。這其實是為了保證訓(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)練集和評估集則牽涉到下面的知識了。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(xùn)練集。黃浦區(qū)口碑好驗證模型平臺

使用測試集對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。楊浦區(qū)自動驗證模型平臺

結(jié)構(gòu)方程模型是基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計方法，是多元數(shù)據(jù)分析的重要工具。很多心理、教育、社會等概念，均難以直接準確測量，這種變量稱為潛變量（latent variable），如智力、學習動機、家庭社會經(jīng)濟地位等等。因此只能用一些外顯指標（observable indicators），去間接測量這些潛變量。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法不能有效處理這些潛變量，而結(jié)構(gòu)方程模型則能同時處理潛變量及其指標。傳統(tǒng)的線性回歸分析容許因變量存在測量誤差，但是要假設(shè)自變量是沒有誤差的。楊浦區(qū)自動驗證模型平臺

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