CVA：交叉验证准确性

“交叉验证准确性”是机器学习领域中评估模型泛化能力的重要指标，常被简称为CVA。这一缩写形式在软件开发、数据分析等计算机相关场景中广泛使用，能够有效提升文档撰写和团队沟通的效率。通过交叉验证方法，可以更准确地衡量模型在未知数据上的表现，是模型优化过程中不可或缺的参考依据。

Cross-Validation Accuracy具体释义

  • 英文缩写：CVA
  • 英语全称：Cross-Validation Accuracy
  • 中文意思：交叉验证准确性
  • 中文拼音：jiāo chā yàn zhèng zhǔn què xìng
  • 相关领域： cva 软件

Cross-Validation Accuracy的英文发音

例句

  1. After spectrum 9 point smoothing, we establish SVM mathematical model in the best condition. The cross-validation accuracy is 86.3636 %. The predicted rate prediction set reached 93.3 % correctly.
  2. 利用9点平滑预处理方法建立的SVM模型对CS进行溯源分析，模型的交互验证准确度为86.3636%，验证集的预测结果正确率达到93.3%。
  3. The equivalent relationships of the tests were determined by equating sample, Using the cross-validation sample, the equating accuracy was evaluated by the index of Root Mean Squared Difference ( RMSD ).
  4. 三测验的等值关系式通过等值样本来确定，而各种等值方法的等值精确性和稳健性则由交互验证样本通过RMSD指标来评估。
  5. We have applied holdout method and 10-fold cross-validation method in the system. They estimate mainly the accuracy rate of the model.
  6. 本系统实现的是保持法和10折交叉确认法，主要是对生成的决策树模型进行准确率方面的评估。
  7. The cross-validation and external validation results showed that the model of powder had higher accuracy and precision than fresh leaf model, while the model of S / N performed better than SSN model.
  8. 对模型进行内部检验和外部检验的结果表明，鲜叶模型预测能力较差，粉末模型的准确度和精确度较高。

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