⑴ 什麼叫交叉檢驗
K層交叉檢驗（K-fold cross-validation）就是把原始的數據隨機分成K個部分。在這K個部分中，選擇一個作為測試數據，剩下的K-1個作為訓練數據。 交叉檢驗的過程實際上是把實驗重復做K次，每次實驗都從K個部分中選擇一個不同的部分作為測試數據（保證K個部分的數據都分別做過測試數據），剩下的K-1個當作訓練數據進行實驗，最後把得到的K個實驗結果平均。
⑵ 什麼是交叉檢驗（K-fold cross-validation）
K層交叉檢驗就是把原始的數據隨機分成K個部分。在這K個部分中，選擇一個作為測試數據，剩下的K-1個作為訓練數據。 交叉檢驗的過程實際上是把實驗重復做K次，每次實驗都從K個部分中選擇一個不同的部分作為測試數據（保證K個部分的數據都分別做過測試數據），剩下的K-1個當作訓練數據進行實驗，最後把得到的K個實驗結果平均。InK-fold cross-validation, the original sample is randomly partitioned intoKsubsamples. Of theKsubsamples, a single subsample is retained as the validation data for testing the model, and the remainingK−1 subsamples are used as training data. The cross-validation process is then repeatedKtimes (thefolds
⑶ 郵儲銀行小額貸款交叉驗證的方法
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⑷ 名詞解釋:權益的交叉檢驗
1.交叉檢驗的目的應該在於還原報表的真實性，驗證客戶的還款能力。所以一方面要檢驗營業收入，另一方面要驗證客戶是否有隱藏負債。這兩點也是我認為的交叉檢驗的切入點。
2. 切入點:營業收入、權益(通過權益看負債等);
1) 營業收入:
A. 毛利率、進貨額(成本)、應收賬款、營業現金(期初現金-期間支出現金)、員工工資/提成、返利等。通過營業收入和這些數據的關系，驗證他們之間的邏輯一致性;
B. 佔比法:時間佔比(每日、每月等)，類型佔比(批發、零售等)，產品佔比(A、B、C類產品)。通過每一個銷售佔比估算全部的銷售額，前提是銷售較為穩定，知道某具體銷售額且大概的比例。
2) 權益:
A. 代表生意資金來源中由所有者自己投入/擁有的那一部分，權益=資產-負債;
B. 權益變化的原因:
a. 增加投入或資金抽離;
b. 資產貶值或增值;
c. 紅利分配或期間利潤;
C. 初始權益+(期間利潤-紅利分配)+(期間注資-資金抽離)+(資產增值-資產貶值/折舊)=應有權益(期末權益)
a. 假如客戶在整個經營期間有其他負債但進行了隱瞞，則會造成期末權益(權益=資產-負債)增多，但實際權益卻沒有那麼多，即應有權益>實際權益。反過來，責當應有權益>實際權益時，我們有理由懷疑客戶對負債進行了隱瞞;
b. 但不是所有應有權益>實際權益都代表客戶有隱形負債，還可能是期間利潤多算，支出少算，資產多算(比如以個人名義借款，但企業是合夥);
c. 反之亦然，當應有權益<實際權益時，可能是利潤少算，支出多算，資產少算，或是負債多算了。
⑸ 貸款調查交叉檢驗技術涉及哪幾個貸款流程
交叉檢驗是一種確認客戶向信貸員所提供信息的真實性的方法。主要是針對與客戶的還款能力和還款意願相關的信息和數據進行驗證，包括財務信息和反應客戶個人基本特徵及企業經營特徵的「軟信息」
口頭提供的信息是否與書面信息、與實際狀況相一致，如：是否和原始單據、發票。銀行對賬單、經營記錄等相一致，或者把客戶所說利潤與信貸員估算利潤與客戶生活水平是否匹配相比較，把經營記錄與實物相比較
客戶提供的不同時間的數據是否互相矛盾。如每天的營業收入累計是否與每月的營業收入大體相同，啟動資金加上每年的利潤、減去每年的非商業指出是否與實有權益大體相同；
客戶提供的信息是否與當地該行業的平均水平大體相當。如營業額、營業費用、利潤、員工工資水平與當地平均水平的差別
不同的人對同一問題的回答是否基本一致，如客戶家庭成員對貸款的目的的說法是否一致、客戶的合夥人及客戶對營業額、利潤的說法是否一致。
客戶提供的不同數據和信息之間的關系是否合理。如銷售額、淡旺季、市場需求狀況與申請貸款的時間、額度是否匹配；營業額與應收賬款的關系是否合理；營業額與庫存水平之間的關系是否合理；
客戶管理的企業投入與產出之間的關系是否合理，例如：員工數量與營業額、固定資產與營業額，每月電耗與月營業收入等；
交叉檢驗要考察客戶提供的信息是否互相矛盾，但更重要的基予對當地不同行業的經營特點、經營方式、投入品價格、出售商品價格的深入了解，而這些因素是不斷變化的，因此要通過系統的總結積累和相互交流才能進行有效的交叉檢驗。
交叉檢驗的依據來自於信息支持性文件（如收據，發貨單等）和同各個與需要檢驗信息相關的第三方的交流信息（如家庭成員對企業經營、貸款用途的描述，供應商和交易者對交易的描述等）。
⑹ 什麼是交叉檢驗
交叉驗證（Cross Validation）是用來驗證分類器的性能一種統計分析方法，基本思想是把在某種意義下將原始數據（dataset）進行分組，一部分做為訓練集（training set），另一部分做為驗證集（validation set），首先用訓練集對分類器進行訓練，在利用驗證集來測試訓練得到的模型（model），以此來做為評價分類器的性能指標。常見的交叉驗證方法如下：1、Hold-Out Method
將原始數據隨機分為兩組，一組做為訓練集，一組做為驗證集，利用訓練集訓練分類器，然後利用驗證集驗證模型，記錄最後的分類准確率為此分類器的性能指標。此種方法的好處的處理簡單，只需隨機把原始數據分為兩組即可，其實嚴格意義來說Hold-Out Method並不能算是CV，因為這種方法沒有達到交叉的思想，由於是隨機的將原始數據分組，所以最後驗證集分類准確率的高低與原始數據的分組有很大的關系，所以這種方法得到的結果其實並不具有說服性。
2、Double Cross Validation（2-fold Cross Validation，記為2-CV）
做法是將數據集分成兩個相等大小的子集，進行兩回合的分類器訓練。在第一回合中，一個子集作為training set，另一個便作為testing set；在第二回合中，則將training set與testing set對換後，再次訓練分類器，而其中我們比較關心的是兩次testing sets的辨識率。不過在實務上2-CV並不常用，主要原因是training set樣本數太少，通常不足以代表母體樣本的分布，導致testing階段辨識率容易出現明顯落差。此外，2-CV中分子集的變異度大，往往無法達到「實驗過程必須可以被復制」的要求。
3、K-fold Cross Validation（K-折交叉驗證，記為K-CV）
將原始數據分成K組（一般是均分），將每個子集數據分別做一次驗證集，其餘的K-1組子集數據作為訓練集，這樣會得到K個模型，用這K個模型最終的驗證集的分類准確率的平均數作為此K-CV下分類器的性能指標。K一般大於等於2，實際操作時一般從3開始取，只有在原始數據集合數據量小的時候才會嘗試取2。K-CV可以有效的避免過學習以及欠學習狀態的發生，最後得到的結果也比較具有說服性。
4、Leave-One-Out Cross Validation（記為LOO-CV）
如果設原始數據有N個樣本，那麼LOO-CV就是N-CV，即每個樣本單獨作為驗證集，其餘的N-1個樣本作為訓練集，所以LOO-CV會得到N個模型，用這N個模型最終的驗證集的分類准確率的平均數作為此下LOO-CV分類器的性能指標。相比於前面的K-CV，LOO-CV有兩個明顯的優點：
（1）每一回合中幾乎所有的樣本皆用於訓練模型，因此最接近原始樣本的分布，這樣評估所得的結果比較可靠。
（2）實驗過程中沒有隨機因素會影響實驗數據，確保實驗過程是可以被復制的。
但LOO-CV的缺點則是計算成本高，因為需要建立的模型數量與原始數據樣本數量相同，當原始數據樣本數量相當多時，LOO-CV在實作上便有困難幾乎就是不顯示，除非每次訓練分類器得到模型的速度很快，或是可以用並行化計算減少計算所需的時間。
⑺ 如何保證交叉檢驗的准確性
客戶信息交叉檢驗是一種確認客戶向信貸員所提供信息的真實性的方法。主要是針對與客戶的還款能力和還款意願相關的信息和數據進行驗證，包括財務信息和反應客戶個人基本特徵及經營特徵的「軟信息」。交叉檢驗遵循「三多」原則：多角度、多環節、多層次。
交叉檢驗的依據來自於信息支持性文件（如收據，發貨單等）和同各個與需要檢驗信息相關的第三方的交流信息（如家庭成員對經營、貸款用途的描述，供應
商和交易者對交易的描述等）。交叉檢驗的作用主要體現在：通過系統的總結積累和相互交流才能進行有效的交叉檢驗，考察客戶提供的信息是否互相矛盾，進而防
止客戶出現真實情況隱瞞，預防風險的出現。
⑻ 數據交叉驗證是什麼啊，說易投 資的三級風控就是這個~
主要是指：
1.財務數據與主數據交叉檢驗；2.數據與交易數據交叉檢驗；3.規避風險，有效准入，通過相關數據一一對應校驗，提高准入用戶有效性，有效預見並規避供應鏈企業風險。簡單來說就是多重驗證，有一個不合規的就不行。
⑼ 假設檢驗的方法有幾種 交叉檢驗的原理是什麼
兩種
交叉檢驗的原理是兩者之間量的多少引起的現象不一樣，根據不同的現象來檢驗。