交叉驗證英文解釋翻譯、交叉驗證的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 cross validation

分詞翻譯：

交叉的英語翻譯：

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

驗證的英語翻譯：

test and verify
【計】 proofness; proving; validate; verification; verify check; verifying
【化】 proof; verification
【經】 examine

專業解析

交叉驗證（Cross-Validation）是機器學習領域中評估模型泛化能力的核心方法。該術語在漢英詞典中對應"Cross-Validation"，其定義可追溯至統計學奠基人Stone和Geisser的獨立研究。該技術通過系統化的數據分割策略，實現模型性能的客觀評估。

根據Hastie等學者在《統計學習基礎》中的經典論述，交叉驗證包含三個關鍵步驟：

數據集分割：将原始數據劃分為k個互斥子集（k-fold）
輪替驗證：每次保留一個子集作為測試集，其餘作為訓練集
性能聚合：對k次驗證結果取均值作為最終評估指标

常用方法包括：

留一法（LOOCV）：極端案例下k等于樣本量
分層交叉驗證：保持類别比例的分割策略
時間序列交叉驗證：適用于序列數據的特殊變體

該方法有效緩解了傳統訓練集-測試集分割的抽樣偏差問題，被IEEE标準委員會列為推薦驗證流程。在醫學影像分析、金融風險評估等數據稀缺領域，交叉驗證已成為模型驗證的金标準。其數學表達式可表示為：

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

其中$L$表示損失函數，$hat{f}^{-κ(i)}$表示第i次疊代的模型。該公式被收錄于《Pattern Recognition and Machine Learning》教材附錄。

網絡擴展解釋

交叉驗證（Cross-Validation）是機器學習中用于評估模型泛化能力的一種統計方法，其核心思想是通過重複劃分數據集來減少訓練和測試過程中的隨機性偏差，尤其適用于數據量較少的情況。

核心原理

數據劃分：将原始數據集分為多個互斥子集（例如分為訓練集和驗證集），通過多次劃分不同組合，确保每個數據點都有機會參與訓練和測試。
循環驗證：每次選取一個子集作為驗證集，其餘作為訓練集，重複訓練和評估模型。
結果聚合：将多次驗證的結果（如準确率、誤差）取平均值，作為模型性能的最終指标。

常見類型

K折交叉驗證（K-Fold）
将數據均勻分為K個子集（通常K=5或10），每次用K-1個子集訓練，剩餘1個驗證，共進行K次循環。最終取平均結果，平衡計算成本與穩定性。
留一法（Leave-One-Out, LOO）
極端情況下的K折交叉驗證（K等于樣本數），每個樣本單獨作為驗證集。優點是無偏，但計算量極大，僅適用于極小數據集。
分層交叉驗證（Stratified K-Fold）
在分類問題中保持每折的類别分布與原始數據一緻，避免因數據劃分不均導緻評估偏差。
時間序列交叉驗證
針對時序數據，按時間順序劃分訓練集和驗證集，防止未來信息洩露到訓練中。

優缺點

優點：
- 充分利用有限數據，減少過拟合風險；
- 提供更穩健的模型性能評估。
缺點：
- 計算成本較高（尤其是LOO和大K值）；
- 數據劃分若未考慮分布特性（如類别不平衡），可能引入偏差。

應用場景

模型選擇：比較不同算法在相同數據上的表現；
超參數調優：确定最佳參數組合；
小數據集評估：提升有限數據的評估可靠性。

例如，使用10折交叉驗證時，模型會被訓練和驗證10次，最終取10次結果的平均值作為性能指标。這種方法比單次隨機劃分訓練/測試集更能反映模型的實際泛化能力。