「交叉驗證」是一種統計學和機器學習中的技術，主要用於評估模型的性能和穩定性。它的基本思想是將數據集分成幾個子集，然後多次訓練模型和測試模型，以確保模型在不同數據集上的表現一致。這樣可以幫助減少過擬合的風險，並提供對模型真實性能的更準確估計。
這是最常見的用法，指的是將數據集分成多個部分，通常是 K 折交叉驗證，將每個部分依次用作測試集，其餘用作訓練集。這樣可以有效評估模型的性能，並確保其在不同數據集上的穩定性。
例句 1：
我們使用 K 折交叉驗證來評估模型的準確性。
We use K-fold cross-validation to assess the accuracy of the model.
例句 2：
交叉驗證幫助我們確認模型的可靠性。
Cross-validation helps us confirm the reliability of the model.
例句 3：
在進行模型訓練時，交叉驗證是必不可少的步驟。
Cross-validation is an essential step when training a model.
這個術語指的是對模型的評估過程，以確保其在未見數據上的表現。模型驗證可以包括多種方法，其中交叉驗證是最常用的一種。
例句 1：
模型驗證是確保預測準確性的關鍵步驟。
Model validation is a crucial step to ensure prediction accuracy.
例句 2：
我們需要對這個新模型進行驗證以確保其有效性。
We need to validate this new model to ensure its effectiveness.
例句 3：
進行模型驗證時，數據的選擇至關重要。
The choice of data is crucial when performing model validation.
這通常指的是對數據的準確性和完整性進行檢查的過程。在機器學習中，數據驗證可以幫助確保訓練和測試數據的質量，從而提高模型的性能。
例句 1：
數據驗證是機器學習流程中的重要步驟。
Data validation is an important step in the machine learning process.
例句 2：
我們在訓練模型之前進行了數據驗證。
We performed data validation before training the model.
例句 3：
確保數據的質量對於模型的成功至關重要。
Ensuring data quality is crucial for the success of the model.
這個詞通常用於描述使用統計方法來評估模型或結果的過程。這可能包括多種技術，如假設檢驗、置信區間等。
例句 1：
統計驗證能夠提供對結果的信心。
Statistical validation can provide confidence in the results.
例句 2：
在發表研究之前，我們進行了統計驗證以確認結果。
We conducted statistical validation to confirm the results before publishing the research.
例句 3：
這種方法需要仔細的統計驗證以確保其有效性。
This method requires careful statistical validation to ensure its validity.