检验误差英文解释翻译、检验误差的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 verify error

分词翻译：

检验的英语翻译：

check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

误差的英语翻译：

error
【计】 booboo; E; errors
【化】 deviation; error
【医】 error
【经】 error

专业解析

在汉英词典框架下，"检验误差"对应的英文术语为Inspection Error，指在质量检测或实验分析过程中，因测量工具、操作流程或环境因素导致的实测值与真实值之间的偏差。根据中国国家标准化管理委员会（GB/T 19000-2016），其核心构成包括：

系统误差（Systematic Error）：由仪器校准偏差或固定操作缺陷引起，呈现可预测的规律性
随机误差（Random Error）：源于不可控变量（如温度波动、人为读数偏差），具有统计学离散特征
粗大误差（Gross Error）：因操作失误或设备故障引发的异常数据偏移

国际标准化组织ISO 3534-2:2021特别强调，在制造业质量控制中，检验误差需控制在总公差带的10%-15%区间内以保障产品合格率。美国材料与试验协会（ASTM E2282-14）实验标准指出，使用高精度三坐标测量仪可减少微米级测量误差。

网络扩展解释

检验误差（Test Error）是机器学习与统计学中的重要概念，指模型在独立测试数据集上的预测误差，用于衡量模型对未知数据的泛化能力。以下是详细解释：

1. 定义与核心意义

定义：检验误差是模型在未参与训练的测试集上的预测结果与真实值之间的差异。它反映了模型处理新数据时的准确性。
核心意义：避免模型因过度拟合训练数据（即训练误差低但泛化能力差）而失效，是评估模型实际应用效果的关键指标。

2. 与训练误差的区别

训练误差：模型在训练数据上的误差，反映模型对已知数据的拟合程度。
检验误差：模型在测试数据上的误差，反映模型对未知数据的预测能力。
关键区别：若训练误差低但检验误差高，说明模型过拟合；若两者均高，则可能欠拟合。

3. 计算方法

根据任务类型不同，检验误差的指标有所差异：

分类任务：常用准确率（Accuracy）、F1分数（综合精确率与召回率）等。
回归任务：常用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。
例如，MSE公式为：
$$
text{MSE} = frac{1}{n} sum_{i=1}^n (y_i - hat{y}_i)
$$
其中，( y_i )为真实值，( hat{y}_i )为预测值，( n )为样本数。

4. 如何降低检验误差

优化模型复杂度：通过调整参数（如神经网络层数、决策树深度）平衡过拟合与欠拟合。
数据增强：增加训练数据多样性，提升模型泛化性。
正则化技术：如L1/L2正则化，约束模型参数防止过拟合。
交叉验证：将数据划分为多个子集，多次训练和验证以更稳定地估计误差。

5. 实际应用中的注意事项

测试集独立性：测试数据需与训练数据完全独立，避免数据泄露。
误差波动性：检验误差可能因测试集采样不同而波动，需多次实验取平均。
领域差异：若测试数据分布与训练数据差异大（如医学影像与自然图像），检验误差可能显著升高。

总结来看，检验误差是模型性能的“试金石”，需结合训练误差、数据质量及领域背景综合分析，才能有效指导模型优化。