基于非参数方法的分类模型交叉验证结果比较

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机译：基于非参数方法的分类模型交叉验证结果比较

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本文主要研究了基于非参数方法的分类模型交叉验证结果比较，主要是对实例通过非参数的方法进行模型比较的假设检验，检验两分类模型是否存在显著差异。模型的真实泛化误差是一个较为科学的模型比较标准，对于分类模型而言，模型的真实泛化误差表现为分类模型的误判率，而基于交叉验证得到的结果是模型误判率的一个优良估计，可以通过交叉验证结果对模型进行比较。交叉验证结果是随机变量，存在分布，而对于此随机变量而言，其分布是很难观测的，因此，对于交叉验证结果的比较，本文通过非参数的方法进行模型比较的假设检验，检验两分类模型是否存在显

机译：本文主要研究了基于非参数方法的分类模型交叉验证结果比较，主要是对实例通过非参数的方法进行模型比较的假设检验，检验两分类模型是否存在显着差异。模型的真实泛化误差是一个较为科学的模型比较标准，对于分类模型而言，模型的真实泛化误差表现为分类模型的误判率，而基于交叉验证得到的结果是模型误判率的一个优良估计，可以通过交叉验证结果对模型进行比较。交叉验证结果是随机变量，存在分布，而对于此随机变量而言，其分布是很难观测的，因此，对于交叉验证结果的比较，本文通过非参数的方法进行模型比较的假设检验，检验两分类模型是否存在显

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《Computer Science and Application》 |2016年第6期|共5页
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中图分类计算技术、计算机技术;
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