上海正規(guī)驗證模型要求

來源: 發(fā)布時間:2025-06-14

性能指標(biāo):分類問題:準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1-score、ROC曲線、AUC等?;貧w問題:均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)、平均***誤差(MAE)等。模型復(fù)雜度:通過學(xué)習(xí)曲線分析模型的訓(xùn)練和驗證性能,判斷模型是否過擬合或欠擬合。超參數(shù)調(diào)優(yōu):使用網(wǎng)格搜索(Grid Search)或隨機搜索(Random Search)等方法優(yōu)化模型的超參數(shù)。模型解釋性:評估模型的可解釋性,確保模型的決策過程可以被理解。如果可能,使用**的數(shù)據(jù)集進行驗證,以評估模型在不同數(shù)據(jù)分布下的表現(xiàn)。通過以上步驟,可以有效地驗證模型的性能,確保其在實際應(yīng)用中的可靠性和有效**叉驗證:如果數(shù)據(jù)量較小,可以采用交叉驗證(如K折交叉驗證)來更評估模型性能。上海正規(guī)驗證模型要求

上海正規(guī)驗證模型要求,驗證模型

光刻模型包含光學(xué)模型和光刻膠模型,其中光刻膠模型描述了光刻膠曝光顯影過程中發(fā)生的物理化學(xué)反應(yīng)[1]。光刻膠模型可以為光刻膠的研發(fā)和光刻工藝的優(yōu)化提供指導(dǎo)。然而,由于模型中許多參數(shù)不可直接測量或測量較為困難,通常采用實際曝光結(jié)果來校準(zhǔn)模型,即光刻膠模型的校準(zhǔn)[2]。鑒于模型校準(zhǔn)的必要性,業(yè)界通常需要花費大量精力用于模型校準(zhǔn)的實驗與結(jié)果,如圖1所示 [3]。光刻膠模型的校準(zhǔn)的具體流程如圖2所示 [2]。光刻膠模型校準(zhǔn)主要包含四個部分:實驗條件的對標(biāo)、光刻膠形貌的測量、模型校準(zhǔn)、模型驗證。金山區(qū)自動驗證模型價目數(shù)據(jù)分布一致性:確保訓(xùn)練集、驗證集和測試集的數(shù)據(jù)分布一致,以反映模型在實際應(yīng)用中的性能。

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因為在實際的訓(xùn)練中,訓(xùn)練的結(jié)果對于訓(xùn)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(xùn)練集之外的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集都拿來訓(xùn)練,而是分出一部分來(這一部分不參加訓(xùn)練)對訓(xùn)練集生成的參數(shù)進行測試,相對客觀的判斷這些參數(shù)對訓(xùn)練集之外的數(shù)據(jù)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(huán)估計(Rotation Estimation),是一種統(tǒng)計學(xué)上將數(shù)據(jù)樣本切割成較小子集的實用方法,該理論是由Seymour Geisser提出的。

用交叉驗證的目的是為了得到可靠穩(wěn)定的模型。在建立PCR 或PLS 模型時,一個很重要的因素是取多少個主成分的問題。用cross validation 校驗每個主成分下的PRESS值,選擇PRESS值小的主成分?jǐn)?shù)?;騊RESS值不再變小時的主成分?jǐn)?shù)。常用的精度測試方法主要是交叉驗證,例如10折交叉驗證(10-fold cross validation),將數(shù)據(jù)集分成十份,輪流將其中9份做訓(xùn)練1份做驗證,10次的結(jié)果的均值作為對算法精度的估計,一般還需要進行多次10折交叉驗證求均值,例如:10次10折交叉驗證,以求更精確一點。如果可能,使用外部數(shù)據(jù)集對模型進行驗證,以評估其在真實場景中的表現(xiàn)。

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線性相關(guān)分析:線性相關(guān)分析指出兩個隨機變量之間的統(tǒng)計聯(lián)系。兩個變量地位平等,沒有因變量和自變量之分。因此相關(guān)系數(shù)不能反映單指標(biāo)與總體之間的因果關(guān)系。線性回歸分析:線性回歸是比線性相關(guān)更復(fù)雜的方法,它在模型中定義了因變量和自變量。但它只能提供變量間的直接效應(yīng)而不能顯示可能存在的間接效應(yīng)。而且會因為共線性的原因,導(dǎo)致出現(xiàn)單項指標(biāo)與總體出現(xiàn)負相關(guān)等無法解釋的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。結(jié)構(gòu)方程模型分析:結(jié)構(gòu)方程模型是一種建立、估計和檢驗因果關(guān)系模型的方法。模型中既包含有可觀測的顯變量,也可能包含無法直接觀測的潛變量。結(jié)構(gòu)方程模型可以替代多重回歸、通徑分析、因子分析、協(xié)方差分析等方法,清晰分析單項指標(biāo)對總體的作用和單項指標(biāo)間的相互關(guān)系。數(shù)據(jù)預(yù)處理:包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、特征縮放等,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。金山區(qū)自動驗證模型價目

模型解釋:使用特征重要性、SHAP值、LIME等方法解釋模型的決策過程,提高模型的可解釋性。上海正規(guī)驗證模型要求

模型檢驗是確定模型的正確性、有效性和可信性的研究與測試過程。一般包括兩個方面:一是驗證所建模型即是建模者構(gòu)想中的模型;二是驗證所建模型能夠反映真實系統(tǒng)的行為特征;有時特指前一種檢驗??梢苑譃樗念惽闆r:(1)模型結(jié)構(gòu)適合性檢驗:量綱一致性、方程式極端條件檢驗、模型界限是否合適。(2)模型行為適合性檢驗:參數(shù)靈敏度、結(jié)構(gòu)靈敏度。(3)模型結(jié)構(gòu)與實際系統(tǒng)一致性檢驗:外觀檢驗、參數(shù)含義及其數(shù)值。(4)模型行為與實際系統(tǒng)一致性檢驗:模型行為是否能重現(xiàn)參考模式、模型的極端行為、極端條件下的模擬、統(tǒng)計學(xué)方法的檢驗。以上各類檢驗需要綜合加以運用。有觀點認為模型與實際系統(tǒng)的一致性是不可能被**終證實的,任何檢驗只能考察模型的有限方面。 [1]上海正規(guī)驗證模型要求

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