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來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-07-02

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(shí)處理多個(gè)因變量,并可比較及評價(jià)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(gè)特定的因子結(jié)構(gòu),并檢驗(yàn)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(jì)參數(shù)的數(shù)目,p為指標(biāo)數(shù)目。通過嚴(yán)格的驗(yàn)證過程,我們可以增強(qiáng)對模型結(jié)果的信心,尤其是在涉及重要決策的領(lǐng)域,如醫(yī)療、金融等。寶山區(qū)口碑好驗(yàn)證模型平臺(tái)

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因?yàn)樵趯?shí)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(huì)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(jìn)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(yàn)證(Cross Validation) [1]。交叉驗(yàn)證(Cross Validation),有的時(shí)候也稱作循環(huán)估計(jì)(Rotation Estimation),是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)上將數(shù)據(jù)樣本切割成較小子集的實(shí)用方法,該理論是由Seymour Geisser提出的。寶山區(qū)口碑好驗(yàn)證模型平臺(tái)使用驗(yàn)證集評估模型的性能,常用的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、均方誤差(MSE)、均方根誤差。

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外部驗(yàn)證:外部驗(yàn)證是將構(gòu)建好的比較好預(yù)測模型在全新的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行評估,以評估模型的通用性和預(yù)測性能。如果模型在原始數(shù)據(jù)中過度擬合,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)用場景和需求,選擇合適的驗(yàn)證方法。

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)。這樣“系統(tǒng)是否具有所期望的性質(zhì)”就轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題“狀態(tài)遷移系統(tǒng)S是否是公式F的一個(gè)模型”,用公式表示為S╞F。對有窮狀態(tài)系統(tǒng),這個(gè)問題是可判定的,即可以用計(jì)算機(jī)程序在有限時(shí)間內(nèi)自動(dòng)確定。模型檢測已被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)硬件、通信協(xié)議、控制系統(tǒng)、安全認(rèn)證協(xié)議等方面的分析與驗(yàn)證中,取得了令人矚目的成功,并從學(xué)術(shù)界輻射到了產(chǎn)業(yè)界。數(shù)據(jù)預(yù)處理:包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、特征縮放等,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

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模型檢測(model checking),是一種自動(dòng)驗(yàn)證技術(shù),由Clarke和Emerson以及Quelle和Sifakis提出,主要通過顯式狀態(tài)搜索或隱式不動(dòng)點(diǎn)計(jì)算來驗(yàn)證有窮狀態(tài)并發(fā)系統(tǒng)的模態(tài)/命題性質(zhì)。由于模型檢測可以自動(dòng)執(zhí)行,并能在系統(tǒng)不滿足性質(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。盡管限制在有窮系統(tǒng)上是一個(gè)缺點(diǎn),但模型檢測可以應(yīng)用于許多非常重要的系統(tǒng),如硬件控制器和通信協(xié)議等有窮狀態(tài)系統(tǒng)。很多情況下,可以把模型檢測和各種抽象與歸納原則結(jié)合起來驗(yàn)證非有窮狀態(tài)系統(tǒng)(如實(shí)時(shí)系統(tǒng))。使用測試集對確定的模型進(jìn)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。寶山區(qū)口碑好驗(yàn)證模型平臺(tái)

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)。寶山區(qū)口碑好驗(yàn)證模型平臺(tái)

用交叉驗(yàn)證的目的是為了得到可靠穩(wěn)定的模型。在建立PCR 或PLS 模型時(shí),一個(gè)很重要的因素是取多少個(gè)主成分的問題。用cross validation 校驗(yàn)每個(gè)主成分下的PRESS值,選擇PRESS值小的主成分?jǐn)?shù)?;騊RESS值不再變小時(shí)的主成分?jǐn)?shù)。常用的精度測試方法主要是交叉驗(yàn)證,例如10折交叉驗(yàn)證(10-fold cross validation),將數(shù)據(jù)集分成十份,輪流將其中9份做訓(xùn)練1份做驗(yàn)證,10次的結(jié)果的均值作為對算法精度的估計(jì),一般還需要進(jìn)行多次10折交叉驗(yàn)證求均值,例如:10次10折交叉驗(yàn)證,以求更精確一點(diǎn)。寶山區(qū)口碑好驗(yàn)證模型平臺(tái)

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