AI 词汇表
人工智能完整词典
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交叉验证
一种评估技术，将数据划分为多个子集，通过多次迭代测试模型的泛化能力。
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统计检验
用于显著比较不同模型或配置之间性能的正式统计方法。
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性能指标
一组定量指标（准确率、召回率、F1分数、平均绝对误差、均方根误差），根据上下文衡量预测质量。
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偏差-方差分析
将泛化误差分解为偏差（欠拟合）和方差（过拟合），以优化模型复杂度。
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鲁棒性测试
评估预测在面对扰动、噪声和输入数据变化时的稳定性。
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时间验证
针对序列数据的特定方法论，训练使用测试之前的时间段以模拟真实条件。
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ROC曲线和AUC
用于评估不同决策阈值下二元分类器性能的图形工具和度量指标。
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模型校准
调整预测概率，使其准确反映事件实际发生的频率。
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公平性测试
评估人口统计偏见及模型在伦理和监管标准下的潜在歧视。
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错误分析
系统性检查错误预测以识别失败模式并指导模型改进。
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Bootstrap 验证
自助法（Bootstrap）：一种通过有放回重采样来估计性能指标变异性和可靠性的技术。
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压力测试
评估模型在极端条件或边界情况下的行为，以确定其操作限制。
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敏感性测试
分析输入特征变化对预测结果的影响，以了解模型的稳定性。
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外部验证
在来自全新来源或分布的数据上测试模型，以评估其泛化能力。
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性能退化测试
持续监控生产环境中模型的性能，以检测数据漂移和时间性能退化。
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