模型檢測(model checking)，是一種自動驗證技術，由Clarke和Emerson以及Quelle和Sifakis提出，主要通過顯式狀態搜索或隱式不動點計算來驗證有窮狀態并發系統的模態/命題性質。由于模型檢測可以自動執行，并能在系統不滿足性質時提供反例路徑，因此在工業界比演繹證明更受推崇。盡管限制在有窮系統上是一個缺點，但模型檢測可以應用于許多非常重要的系統，如硬件控制器和通信協議等有窮狀態系統。很多情況下，可以把模型檢測和各種抽象與歸納原則結合起來驗證非有窮狀態系統(如實時系統)。使用網格搜索（Grid Search）或隨機搜索（Random Search）等方法對模型的超參數進行調優，以找到參數組合。青浦區銷售驗證模型介紹

4.容許更大彈性的測量模型傳統上，只容許每一題目（指標）從屬于單一因子，但結構方程分析容許更加復雜的模型。例如，我們用英語書寫的數學試題，去測量學生的數學能力，則測驗得分（指標）既從屬于數學因子，也從屬于英語因子（因為得分也反映英語能力）。傳統因子分析難以處理一個指標從屬多個因子或者考慮高階因子等有比較復雜的從屬關系的模型。5.估計整個模型的擬合程度在傳統路徑分析中，只能估計每一路徑（變量間關系）的強弱。在結構方程分析中，除了上述參數的估計外，還可以計算不同模型對同一個樣本數據的整體擬合程度，從而判斷哪一個模型更接近數據所呈現的關系。 [2]嘉定區智能驗證模型平臺選擇模型：在多個候選模型中，驗證可以幫助我們選擇模型，從而提高應用的效果。

因為在實際的訓練中，訓練的結果對于訓練集的擬合程度通常還是挺好的（初始條件敏感），但是對于訓練集之外的數據的擬合程度通常就不那么令人滿意了。因此我們通常并不會把所有的數據集都拿來訓練，而是分出一部分來（這一部分不參加訓練）對訓練集生成的參數進行測試，相對客觀的判斷這些參數對訓練集之外的數據的符合程度。這種思想就稱為交叉驗證（Cross Validation） [1]。交叉驗證（Cross Validation），有的時候也稱作循環估計（Rotation Estimation），是一種統計學上將數據樣本切割成較小子集的實用方法，該理論是由Seymour Geisser提出的。

在給定的建模樣本中，拿出大部分樣本進行建模型，留小部分樣本用剛建立的模型進行預報，并求這小部分樣本的預報誤差，記錄它們的平方加和。這個過程一直進行，直到所有的樣本都被預報了一次而且*被預報一次。把每個樣本的預報誤差平方加和，稱為PRESS(predicted Error Sum of Squares)。交叉驗證的基本思想是把在某種意義下將原始數據(dataset)進行分組,一部分做為訓練集(train set),另一部分做為驗證集(validation set or test set),首先用訓練集對分類器進行訓練,再利用驗證集來測試訓練得到的模型(model),以此來做為評價分類器的性能指標。K折交叉驗證：將數據集分為K個子集，模型在K-1個子集上訓練，并在剩下的一個子集上測試。

結構方程模型是基于變量的協方差矩陣來分析變量之間關系的一種統計方法，是多元數據分析的重要工具。很多心理、教育、社會等概念，均難以直接準確測量，這種變量稱為潛變量（latent variable），如智力、學習動機、家庭社會經濟地位等等。因此只能用一些外顯指標（observable indicators），去間接測量這些潛變量。傳統的統計方法不能有效處理這些潛變量，而結構方程模型則能同時處理潛變量及其指標。傳統的線性回歸分析容許因變量存在測量誤差，但是要假設自變量是沒有誤差的。比較測試集上的性能指標與驗證集上的性能指標，以驗證模型的泛化能力。閔行區正規驗證模型訂制價格

使用訓練數據集對模型進行訓練，得到初始模型。青浦區銷售驗證模型介紹

交叉驗證(Cross-validation)主要用于建模應用中，例如PCR、PLS回歸建模中。在給定的建模樣本中，拿出大部分樣本進行建模型，留小部分樣本用剛建立的模型進行預報，并求這小部分樣本的預報誤差，記錄它們的平方加和。在使用訓練集對參數進行訓練的時候，經常會發現人們通常會將一整個訓練集分為三個部分（比如mnist手寫訓練集）。一般分為：訓練集（train_set），評估集（valid_set），測試集（test_set）這三個部分。這其實是為了保證訓練效果而特意設置的。其中測試集很好理解，其實就是完全不參與訓練的數據，**用來觀測測試效果的數據。而訓練集和評估集則牽涉到下面的知識了。青浦區銷售驗證模型介紹

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