交叉验证英文解释翻译、交叉验证的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 cross validation

分词翻译：

交叉的英语翻译：

across; chiasma; cross; crossover; intersect; obliquity
【计】 cross; cross connection; intercross; interleaving
【医】 chiasm; chiasma; chiasmata; decussate; decussatio; decussation
intersection

验证的英语翻译：

test and verify
【计】 proofness; proving; validate; verification; verify check; verifying
【化】 proof; verification
【经】 examine

专业解析

交叉验证（Cross-Validation）是机器学习领域中评估模型泛化能力的核心方法。该术语在汉英词典中对应"Cross-Validation"，其定义可追溯至统计学奠基人Stone和Geisser的独立研究。该技术通过系统化的数据分割策略，实现模型性能的客观评估。

根据Hastie等学者在《统计学习基础》中的经典论述，交叉验证包含三个关键步骤：

数据集分割：将原始数据划分为k个互斥子集（k-fold）
轮替验证：每次保留一个子集作为测试集，其余作为训练集
性能聚合：对k次验证结果取均值作为最终评估指标

常用方法包括：

留一法（LOOCV）：极端案例下k等于样本量
分层交叉验证：保持类别比例的分割策略
时间序列交叉验证：适用于序列数据的特殊变体

该方法有效缓解了传统训练集-测试集分割的抽样偏差问题，被IEEE标准委员会列为推荐验证流程。在医学影像分析、金融风险评估等数据稀缺领域，交叉验证已成为模型验证的金标准。其数学表达式可表示为：

$$ CV{(k)} = frac{1}{k}sum{i=1}^{k} frac{N}{n} sum_{j=1}^{n} L(y_j,hat{f}^{-κ(i)}(x_j)) $$

其中$L$表示损失函数，$hat{f}^{-κ(i)}$表示第i次迭代的模型。该公式被收录于《Pattern Recognition and Machine Learning》教材附录。

网络扩展解释

交叉验证（Cross-Validation）是机器学习中用于评估模型泛化能力的一种统计方法，其核心思想是通过重复划分数据集来减少训练和测试过程中的随机性偏差，尤其适用于数据量较少的情况。

核心原理

数据划分：将原始数据集分为多个互斥子集（例如分为训练集和验证集），通过多次划分不同组合，确保每个数据点都有机会参与训练和测试。
循环验证：每次选取一个子集作为验证集，其余作为训练集，重复训练和评估模型。
结果聚合：将多次验证的结果（如准确率、误差）取平均值，作为模型性能的最终指标。

常见类型

K折交叉验证（K-Fold）
将数据均匀分为K个子集（通常K=5或10），每次用K-1个子集训练，剩余1个验证，共进行K次循环。最终取平均结果，平衡计算成本与稳定性。
留一法（Leave-One-Out, LOO）
极端情况下的K折交叉验证（K等于样本数），每个样本单独作为验证集。优点是无偏，但计算量极大，仅适用于极小数据集。
分层交叉验证（Stratified K-Fold）
在分类问题中保持每折的类别分布与原始数据一致，避免因数据划分不均导致评估偏差。
时间序列交叉验证
针对时序数据，按时间顺序划分训练集和验证集，防止未来信息泄露到训练中。

优缺点

优点：
- 充分利用有限数据，减少过拟合风险；
- 提供更稳健的模型性能评估。
缺点：
- 计算成本较高（尤其是LOO和大K值）；
- 数据划分若未考虑分布特性（如类别不平衡），可能引入偏差。

应用场景

模型选择：比较不同算法在相同数据上的表现；
超参数调优：确定最佳参数组合；
小数据集评估：提升有限数据的评估可靠性。

例如，使用10折交叉验证时，模型会被训练和验证10次，最终取10次结果的平均值作为性能指标。这种方法比单次随机划分训练/测试集更能反映模型的实际泛化能力。