「交叉驗證」是一種統計方法，主要用於評估模型在新數據上的表現。這種方法通常將數據集分成多個子集，然後用其中一部分來訓練模型，並用剩餘的部分來測試模型的準確性。這樣做的目的是為了減少模型的過擬合風險，並確保模型的穩健性和可靠性。交叉驗證在機器學習和數據分析中非常常見，特別是在需要選擇最佳模型或調整模型參數的情況下。
這是一種常用於機器學習和統計建模的技術，能夠有效地評估模型的性能和穩定性。交叉驗證的基本原理是將數據集分成多個部分，通常是K個子集，然後進行多輪訓練和測試。這樣可以確保模型不僅在訓練數據上表現良好，也能在新數據上保持良好的預測能力。這種技術可以幫助研究人員選擇最佳模型和調整參數，以提高預測準確性。
例句 1：
交叉驗證是一種評估模型預測能力的有效方法。
Cross-validation is an effective method for assessing a model's predictive ability.
例句 2：
我們使用交叉驗證來確保模型的穩定性。
We use cross-validation to ensure the stability of the model.
例句 3：
在選擇最佳模型之前，進行交叉驗證是非常重要的。
It's important to perform cross-validation before selecting the best model.
通常用於描述確認模型準確性和可靠性的一系列程序。這包括使用不同的數據集來測試模型，以確保其在實際應用中的有效性。模型驗證可以幫助確保所建立的模型不僅適合訓練數據，也能在新數據上表現良好。這在商業分析、醫療研究和科學研究中都非常重要。
例句 1：
模型驗證是確保預測準確性的關鍵步驟。
Model validation is a key step in ensuring prediction accuracy.
例句 2：
我們需要進行模型驗證來確認結果的可靠性。
We need to perform model validation to confirm the reliability of the results.
例句 3：
在發佈之前，必須對模型進行嚴格的驗證。
The model must undergo rigorous validation before deployment.
這是一個過程，用於確保數據的準確性和完整性，通常在數據輸入或處理的過程中進行。在機器學習中，數據驗證是確保訓練數據質量的關鍵步驟，這樣可以提高模型的性能和預測準確性。這包括檢查數據是否符合預期的格式、範圍和類型。
例句 1：
數據驗證是數據處理中的重要步驟。
Data validation is an important step in data processing.
例句 2：
在訓練模型之前，必須進行數據驗證。
Data validation must be performed 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.
這通常涉及對模型在特定任務或數據集上的表現進行評估。性能評估可以通過多種指標來進行，如準確率、召回率和F1分數等。在機器學習中，性能評估是確保模型能夠在真實世界中有效運作的重要步驟。
例句 1：
我們需要進行性能評估來確保模型的有效性。
We need to conduct performance evaluation to ensure the model's effectiveness.
例句 2：
性能評估幫助我們了解模型的預測能力。
Performance evaluation helps us understand the predictive capability of the model.
例句 3：
在進行部署之前，進行性能評估是必要的。
It is necessary to conduct performance evaluation before deployment.