模型檢測的基本思想是用狀態(tài)遷移系統(tǒng)(S)表示系統(tǒng)的行為,用模態(tài)邏輯公式(F)描述系統(tǒng)的性質(zhì)。這樣“系統(tǒng)是否具有所期望的性質(zhì)”就轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題“狀態(tài)遷移系統(tǒng)S是否是公式F的一個(gè)模型”,用公式表示為S╞F。對有窮狀態(tài)系統(tǒng),這個(gè)問題是可判定的,即可以用計(jì)算機(jī)程序在有限時(shí)間內(nèi)自動(dòng)確定。模型檢測已被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)硬件、通信協(xié)議、控制系統(tǒng)、安全認(rèn)證協(xié)議等方面的分析與驗(yàn)證中,取得了令人矚目的成功,并從學(xué)術(shù)界輻射到了產(chǎn)業(yè)界。使用驗(yàn)證集評估模型的性能,常用的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、均方誤差(MSE)、均方根誤差。徐匯區(qū)銷售驗(yàn)證模型要求
極大似然估計(jì)法(ML)是結(jié)構(gòu)方程分析**常用的方法,ML方法的前提條件是變量是多元正態(tài)分布的。數(shù)據(jù)的非正態(tài)性可以通過偏度(skew)和峰度(kurtosis)來表示。偏度表示數(shù)據(jù)的對稱性,峰度表示數(shù)據(jù)平坦性的。LISREL中包含的估計(jì)方法有:ML(極大似然)、GLS(廣義**小二乘法)、WLS(一般加權(quán)**小二乘法)等,WLS并不要求數(shù)據(jù)是正態(tài)的。 [2]極大似然估計(jì)法(ML)是結(jié)構(gòu)方程分析**常用的方法,ML方法的前提條件是變量是多元正態(tài)分布的。數(shù)據(jù)的非正態(tài)性可以通過偏度(skew)和峰度(kurtosis)來表示。偏度表示數(shù)據(jù)的對稱性,峰度表示數(shù)據(jù)平坦性的。LISREL中包含的估計(jì)方法有:ML(極大似然)、GLS(廣義**小二乘法)、WLS(一般加權(quán)**小二乘法)等,WLS并不要求數(shù)據(jù)是正態(tài)的。 [2]奉賢區(qū)正規(guī)驗(yàn)證模型大概是數(shù)據(jù)預(yù)處理:包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、特征縮放等,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。
在給定的建模樣本中,拿出大部分樣本進(jìn)行建模型,留小部分樣本用剛建立的模型進(jìn)行預(yù)報(bào),并求這小部分樣本的預(yù)報(bào)誤差,記錄它們的平方加和。這個(gè)過程一直進(jìn)行,直到所有的樣本都被預(yù)報(bào)了一次而且*被預(yù)報(bào)一次。把每個(gè)樣本的預(yù)報(bào)誤差平方加和,稱為PRESS(predicted Error Sum of Squares)。交叉驗(yàn)證的基本思想是把在某種意義下將原始數(shù)據(jù)(dataset)進(jìn)行分組,一部分做為訓(xùn)練集(train set),另一部分做為驗(yàn)證集(validation set or test set),首先用訓(xùn)練集對分類器進(jìn)行訓(xùn)練,再利用驗(yàn)證集來測試訓(xùn)練得到的模型(model),以此來做為評價(jià)分類器的性能指標(biāo)。
結(jié)構(gòu)方程模型是基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法,是多元數(shù)據(jù)分析的重要工具。很多心理、教育、社會(huì)等概念,均難以直接準(zhǔn)確測量,這種變量稱為潛變量(latent variable),如智力、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位等等。因此只能用一些外顯指標(biāo)(observable indicators),去間接測量這些潛變量。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法不能有效處理這些潛變量,而結(jié)構(gòu)方程模型則能同時(shí)處理潛變量及其指標(biāo)。傳統(tǒng)的線性回歸分析容許因變量存在測量誤差,但是要假設(shè)自變量是沒有誤差的。通過嚴(yán)格的模型驗(yàn)證過程,可以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性,為實(shí)際應(yīng)用提供有力的支持。
三、面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略數(shù)據(jù)不平衡:當(dāng)數(shù)據(jù)集中各類別的樣本數(shù)量差異很大時(shí),驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性可能會(huì)受到影響。解決方法包括使用重采樣技術(shù)(如過采樣、欠采樣)或應(yīng)用合成少數(shù)類過采樣技術(shù)(SMOTE)來平衡數(shù)據(jù)集。時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特殊性:對于時(shí)間序列數(shù)據(jù),簡單的隨機(jī)劃分可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露,即驗(yàn)證集中包含了訓(xùn)練集中未來的信息。此時(shí),應(yīng)采用時(shí)間分割法,確保訓(xùn)練集和驗(yàn)證集在時(shí)間線上完全分離。模型解釋性:在追求模型性能的同時(shí),也要考慮模型的解釋性,尤其是在需要向非技術(shù)人員解釋預(yù)測結(jié)果的場景下。通過集成學(xué)習(xí)中的bagging、boosting方法或引入可解釋性更強(qiáng)的模型(如決策樹、線性回歸)來提高模型的可解釋性。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到初始模型。閔行區(qū)正規(guī)驗(yàn)證模型信息中心
K折交叉驗(yàn)證:將數(shù)據(jù)集分為K個(gè)子集,模型在K-1個(gè)子集上訓(xùn)練,并在剩下的一個(gè)子集上測試。徐匯區(qū)銷售驗(yàn)證模型要求
交叉驗(yàn)證有時(shí)也稱為交叉比對,如:10折交叉比對 [2]。Holdout 驗(yàn)證常識來說,Holdout 驗(yàn)證并非一種交叉驗(yàn)證,因?yàn)閿?shù)據(jù)并沒有交叉使用。 隨機(jī)從**初的樣本中選出部分,形成交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù),而剩余的就當(dāng)做訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 一般來說,少于原本樣本三分之一的數(shù)據(jù)被選做驗(yàn)證數(shù)據(jù)。K-fold cross-validationK折交叉驗(yàn)證,初始采樣分割成K個(gè)子樣本,一個(gè)單獨(dú)的子樣本被保留作為驗(yàn)證模型的數(shù)據(jù),其他K-1個(gè)樣本用來訓(xùn)練。交叉驗(yàn)證重復(fù)K次,每個(gè)子樣本驗(yàn)證一次,平均K次的結(jié)果或者使用其它結(jié)合方式,**終得到一個(gè)單一估測。這個(gè)方法的優(yōu)勢在于,同時(shí)重復(fù)運(yùn)用隨機(jī)產(chǎn)生的子樣本進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,每次的結(jié)果驗(yàn)證一次,10折交叉驗(yàn)證是**常用的 [3]。徐匯區(qū)銷售驗(yàn)證模型要求
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