AI 词汇表
人工智能完整词典
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K折交叉验证
将数据分成K个相等分区，以轮换方式对模型进行K次训练和测试的技术。
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留一交叉验证
K折交叉验证的极端变体，其中每个观测值依次作为测试集一次，其余N-1个观测值作为训练集。
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分层交叉验证
在每个分区中保持类别比例，对于不平衡数据至关重要。
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ROC曲线与AUC
用于评估二元分类器性能的图形化指标，基于真阳性率与假阳性率的关系。
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混淆矩阵
用于评估分类性能的正确与错误预测汇总表。
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Bootstrap 验证
一种通过有放回重抽样技术来评估模型变异性和性能的方法。
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回归指标
一组衡量回归模型预测准确性的指标（MAE、MSE、RMSE、R²）。
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学习曲线
诊断工具，分析训练数据规模变化时性能的演变情况。
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时间序列交叉验证
遵循数据时间顺序的适应性方法，用于评估时间序列模型。
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F1分数指标
精确率和召回率的调和平均数，特别适用于类别不平衡的分类问题。
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疏忽交叉验证
双重交叉验证避免在超参数和模型选择过程中的过拟合。
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验证曲线
探索超参数对模型性能影响的图表，用于优化调参。
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分组交叉验证
通过将相关观测值分组到相同分区来避免信息泄露的技术。
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精确率-召回率指标
评估正预测相关性和完整性的补充指标。
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块状交叉验证
针对结构化数据（时间、空间）的专门方法，保留局部依赖性。
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