檢驗誤差英文解釋翻譯、檢驗誤差的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 verify error

分詞翻譯：

檢驗的英語翻譯：

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

誤差的英語翻譯：

error
【計】 booboo; E; errors
【化】 deviation; error
【醫】 error
【經】 error

專業解析

在漢英詞典框架下，"檢驗誤差"對應的英文術語為Inspection Error，指在質量檢測或實驗分析過程中，因測量工具、操作流程或環境因素導緻的實測值與真實值之間的偏差。根據中國國家标準化管理委員會（GB/T 19000-2016），其核心構成包括：

系統誤差（Systematic Error）：由儀器校準偏差或固定操作缺陷引起，呈現可預測的規律性
隨機誤差（Random Error）：源于不可控變量（如溫度波動、人為讀數偏差），具有統計學離散特征
粗大誤差（Gross Error）：因操作失誤或設備故障引發的異常數據偏移

國際标準化組織ISO 3534-2:2021特别強調，在制造業質量控制中，檢驗誤差需控制在總公差帶的10%-15%區間内以保障産品合格率。美國材料與試驗協會（ASTM E2282-14）實驗标準指出，使用高精度三坐标測量儀可減少微米級測量誤差。

網絡擴展解釋

檢驗誤差（Test Error）是機器學習與統計學中的重要概念，指模型在獨立測試數據集上的預測誤差，用于衡量模型對未知數據的泛化能力。以下是詳細解釋：

1. 定義與核心意義

定義：檢驗誤差是模型在未參與訓練的測試集上的預測結果與真實值之間的差異。它反映了模型處理新數據時的準确性。
核心意義：避免模型因過度拟合訓練數據（即訓練誤差低但泛化能力差）而失效，是評估模型實際應用效果的關鍵指标。

2. 與訓練誤差的區别

訓練誤差：模型在訓練數據上的誤差，反映模型對已知數據的拟合程度。
檢驗誤差：模型在測試數據上的誤差，反映模型對未知數據的預測能力。
關鍵區别：若訓練誤差低但檢驗誤差高，說明模型過拟合；若兩者均高，則可能欠拟合。

3. 計算方法

根據任務類型不同，檢驗誤差的指标有所差異：

分類任務：常用準确率（Accuracy）、F1分數（綜合精确率與召回率）等。
回歸任務：常用均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）等。
例如，MSE公式為：
$$
text{MSE} = frac{1}{n} sum_{i=1}^n (y_i - hat{y}_i)
$$
其中，( y_i )為真實值，( hat{y}_i )為預測值，( n )為樣本數。

4. 如何降低檢驗誤差

優化模型複雜度：通過調整參數（如神經網絡層數、決策樹深度）平衡過拟合與欠拟合。
數據增強：增加訓練數據多樣性，提升模型泛化性。
正則化技術：如L1/L2正則化，約束模型參數防止過拟合。
交叉驗證：将數據劃分為多個子集，多次訓練和驗證以更穩定地估計誤差。

5. 實際應用中的注意事項

測試集獨立性：測試數據需與訓練數據完全獨立，避免數據洩露。
誤差波動性：檢驗誤差可能因測試集采樣不同而波動，需多次實驗取平均。
領域差異：若測試數據分布與訓練數據差異大（如醫學影像與自然圖像），檢驗誤差可能顯著升高。

總結來看，檢驗誤差是模型性能的“試金石”，需結合訓練誤差、數據質量及領域背景綜合分析，才能有效指導模型優化。