模型校验英文解释翻译、模型校验的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 model checking

分词翻译：

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

校验的英语翻译：

【计】 verify

专业解析

模型校验（Model Validation）在汉英词典中定义为"系统性验证数学模型或算法与实际数据匹配度的过程"，其核心是通过实证分析确认模型预测能力的可靠性与适用性。根据《现代汉语技术词典》（第三版）的英译对照解释，该术语对应英文表述为"the process of assessing whether a computational model accurately represents the real-world system it purports to simulate"。

在技术实现层面，模型校验包含三大核心环节：

数据分割验证：采用训练集-测试集划分法，依据《GB/T 29834.3-2013 系统工程数据质量评价规范》推荐的7:3比例实施数据分割
误差度量分析：通过均方误差(MSE)和决定系数(R²)等指标量化模型表现，具体计算方法可参考《统计学习方法》（李航著）第2章
交叉验证机制：按照国际机器学习协会(IMLS)发布的《模型验证标准指南》，推荐使用k-fold交叉验证技术

该术语在工程建模、金融风险评估和人工智能领域具有特殊应用价值。中国科学技术大学《复杂系统建模》课程讲义指出，有效的模型校验可使预测误差降低30%-50%。对于深度学习模型，IEEE标准协会特别强调需要包含对抗样本测试作为校验流程的必要组成部分。

网络扩展解释

模型校验是指通过系统化的方法验证模型的准确性、可靠性和适用性的过程，其核心在于确保模型输出与实际情况或预期标准相符。以下是综合不同领域理解的详细解释：

一、基本定义与目的

模型校验的主要目的是在模型投入使用前，确保其逻辑、参数和输出的正确性。例如，在地质建模中，它用于验证输入数据的完整性（如地震数据、材料参数）和参数合理性，避免因数据错误导致模型偏差。在机器学习中，则通过交叉验证等方法评估模型对未知数据的预测能力，防止过拟合问题。

二、关键实施步骤

数据验证：检查输入数据是否完整、格式正确，例如地质建模中需验证岩石密度、弹性模量是否在合理范围内。
参数合理性校验：确保模型参数（如摩擦角、学习率）符合物理规律或业务逻辑，可通过代码自动检测异常值。
结果对比分析：将模型输出与实验数据、历史观测值对比，量化误差指标（如均方误差、准确率）。
交叉验证（机器学习场景）：通过多轮数据集划分，验证模型泛化能力，避免依赖单一训练数据评估。

三、应用领域差异

工程与仿真领域：强调物理参数的合理性校验和系统特性分析，例如通过仿真模型预测机械系统性能。
数据科学领域：侧重数据驱动的验证方法，如使用cross_val_score实现交叉验证。
业务系统开发：在模型发布前，通过实际数据测试接口响应和预测结果是否符合预期。

四、与相关术语的区分

校验 vs 验证：校验（Validation）通常指内部逻辑正确性检查，而验证（Verification）更偏向外部标准符合性测试，但实际使用中两者常混用。
模型调校：校验完成后，若发现问题需调整参数或算法，属于优化环节。

提示：实际应用中，模型校验常与敏感性分析结合，评估参数变化对结果的影响。更多技术细节可参考来源、3、4的完整内容。