交叉证实英文解释翻译、交叉证实的近义词、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

证实的英语翻译：

approve; confirm; support; sustain; validate; verify
【计】 confirmatory; validation
【经】 attest; confirm; prove; ratify

专业解析

在汉英词典视角下，“交叉证实”对应的英文术语主要为cross-validation，指一种通过将数据集分割成多个子集进行循环训练与测试，以验证模型稳定性和可靠性的统计方法。以下是详细解释：

一、术语定义

交叉证实（Cross-validation）

一种评估统计模型泛化能力的重采样技术。其核心步骤是将原始数据随机分为训练集（training set）和验证集（validation set），通过多次划分并重复训练测试过程，减少评估结果对数据分割方式的依赖性，最终综合多轮结果得出稳健性结论。

二、运作原理

数据分割
将数据集划分为 k 个大小相近的子集（称为“折”或 folds）。

循环验证
依次选取其中一个子集作为验证集，其余 k-1 个子集作为训练集，重复训练模型并评估性能。

结果聚合
计算 k 次验证结果的平均值作为最终性能指标（如准确率、均方误差）。

数学表达常用公式为：

$$ text{CV}{(k)} = frac{1}{k} sum{i=1}^{k} text{MSE}_i $$

其中 $text{MSE}_i$ 为第 i 折的均方误差。

三、典型应用场景

机器学习模型调优：用于选择超参数或比较不同算法性能（来源：Scikit-learn 文档）。
小样本数据分析：解决数据量不足时单次划分导致的评估偏差问题（来源：IBM 技术手册）。
医学与生物统计：临床试验中验证预测模型的稳定性（来源：Nature 研究方法指南）。

四、常见变体方法

类型	特点
k 折交叉证实	最常用，k 通常取 5 或 10（平衡计算效率与偏差）
留一法（LOOCV）	k=样本数，计算成本高但偏差低
分层交叉证实	保持每折中类别比例与原始数据一致，适用于分类问题

五、权威来源参考

学术定义
《统计学习导论》（Gareth James 等著）将交叉证实描述为“模型评估的金标准”，强调其降低过拟合风险的作用。

技术实践
斯坦福大学 CS229 课程指出，交叉证实需确保数据分割的随机性，避免因数据排序引入系统性偏差。

行业应用
Kaggle 竞赛指南推荐交叉证实作为验证预测模型的核心流程，尤其针对非平衡数据集（来源：Kaggle Documentation）。

注意

部分文献中“交叉证实”可能与cross-verification（多源数据互验）混淆，后者属于数据质量核查方法，需根据上下文区分。在统计建模领域，cross-validation 为统一译法。

网络扩展解释

“交叉证实”这一表述可能存在术语混淆或翻译差异。结合相关网页信息分析，该词更准确的表达应为“交叉验证”（Cross Validation），以下是详细解释：

交叉验证（Cross Validation）的定义

交叉验证是一种统计学和机器学习中用于评估模型泛化能力的技术。其核心思想是将数据集划分为多个子集，通过反复训练和测试来验证模型性能。例如：

数据量较少时（如样本数<1万），通过重复划分训练集和测试集，避免模型过拟合或欠拟合。
常见方法包括k折交叉验证、留一交叉验证等。

主要目的

提高模型可靠性：通过多次数据划分减少单次随机划分的偏差。
优化参数选择：利用验证集调整模型超参数，最终用测试集评估最优模型。

常见方法对比

方法	描述
留出法（Holdout）	将数据分为三部分：训练集、验证集、测试集（适合大数据量场景）
k折交叉验证	数据随机分为k份，每次用k-1份训练，1份测试，循环k次取平均结果
留一法（LOOCV）	k折的特例（k=样本数），适用于极少量数据但计算成本高

注意事项

“交叉证实”可能为术语翻译差异，例如显示其对应英文为“cross validation”，而提到的电力电缆试验属于无关领域，需忽略。
在机器学习中统一使用“交叉验证”表述，避免歧义。