交叉證實英文解釋翻譯、交叉證實的近義詞、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

證實的英語翻譯：

approve; confirm; support; sustain; validate; verify
【計】 confirmatory; validation
【經】 attest; confirm; prove; ratify

專業解析

在漢英詞典視角下，“交叉證實”對應的英文術語主要為cross-validation，指一種通過将數據集分割成多個子集進行循環訓練與測試，以驗證模型穩定性和可靠性的統計方法。以下是詳細解釋：

一、術語定義

交叉證實（Cross-validation）

一種評估統計模型泛化能力的重采樣技術。其核心步驟是将原始數據隨機分為訓練集（training set）和驗證集（validation set），通過多次劃分并重複訓練測試過程，減少評估結果對數據分割方式的依賴性，最終綜合多輪結果得出穩健性結論。

二、運作原理

數據分割
将數據集劃分為 k 個大小相近的子集（稱為“折”或 folds）。

循環驗證
依次選取其中一個子集作為驗證集，其餘 k-1 個子集作為訓練集，重複訓練模型并評估性能。

結果聚合
計算 k 次驗證結果的平均值作為最終性能指标（如準确率、均方誤差）。

數學表達常用公式為：

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

其中 $text{MSE}_i$ 為第 i 折的均方誤差。

三、典型應用場景

機器學習模型調優：用于選擇超參數或比較不同算法性能（來源：Scikit-learn 文檔）。
小樣本數據分析：解決數據量不足時單次劃分導緻的評估偏差問題（來源：IBM 技術手冊）。
醫學與生物統計：臨床試驗中驗證預測模型的穩定性（來源：Nature 研究方法指南）。

四、常見變體方法

類型	特點
k 折交叉證實	最常用，k 通常取 5 或 10（平衡計算效率與偏差）
留一法（LOOCV）	k=樣本數，計算成本高但偏差低
分層交叉證實	保持每折中類别比例與原始數據一緻，適用于分類問題

五、權威來源參考

學術定義
《統計學習導論》（Gareth James 等著）将交叉證實描述為“模型評估的金标準”，強調其降低過拟合風險的作用。

技術實踐
斯坦福大學 CS229 課程指出，交叉證實需确保數據分割的隨機性，避免因數據排序引入系統性偏差。

行業應用
Kaggle 競賽指南推薦交叉證實作為驗證預測模型的核心流程，尤其針對非平衡數據集（來源：Kaggle Documentation）。

注意

部分文獻中“交叉證實”可能與cross-verification（多源數據互驗）混淆，後者屬于數據質量核查方法，需根據上下文區分。在統計建模領域，cross-validation 為統一譯法。

網絡擴展解釋

“交叉證實”這一表述可能存在術語混淆或翻譯差異。結合相關網頁信息分析，該詞更準确的表達應為“交叉驗證”（Cross Validation），以下是詳細解釋：

交叉驗證（Cross Validation）的定義

交叉驗證是一種統計學和機器學習中用于評估模型泛化能力的技術。其核心思想是将數據集劃分為多個子集，通過反複訓練和測試來驗證模型性能。例如：

數據量較少時（如樣本數<1萬），通過重複劃分訓練集和測試集，避免模型過拟合或欠拟合。
常見方法包括k折交叉驗證、留一交叉驗證等。

主要目的

提高模型可靠性：通過多次數據劃分減少單次隨機劃分的偏差。
優化參數選擇：利用驗證集調整模型超參數，最終用測試集評估最優模型。

常見方法對比

方法	描述
留出法（Holdout）	将數據分為三部分：訓練集、驗證集、測試集（適合大數據量場景）
k折交叉驗證	數據隨機分為k份，每次用k-1份訓練，1份測試，循環k次取平均結果
留一法（LOOCV）	k折的特例（k=樣本數），適用于極少量數據但計算成本高

注意事項

“交叉證實”可能為術語翻譯差異，例如顯示其對應英文為“cross validation”，而提到的電力電纜試驗屬于無關領域，需忽略。
在機器學習中統一使用“交叉驗證”表述，避免歧義。