⑴ 什么叫交叉检验
K层交叉检验（K-fold cross-validation）就是把原始的数据随机分成K个部分。在这K个部分中，选择一个作为测试数据，剩下的K-1个作为训练数据。 交叉检验的过程实际上是把实验重复做K次，每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据（保证K个部分的数据都分别做过测试数据），剩下的K-1个当作训练数据进行实验，最后把得到的K个实验结果平均。
⑵ 什么是交叉检验（K-fold cross-validation）
K层交叉检验就是把原始的数据随机分成K个部分。在这K个部分中，选择一个作为测试数据，剩下的K-1个作为训练数据。 交叉检验的过程实际上是把实验重复做K次，每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据（保证K个部分的数据都分别做过测试数据），剩下的K-1个当作训练数据进行实验，最后把得到的K个实验结果平均。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 邮储银行小额贷款交叉验证的方法
问问idifid粉底爹非非份额非份
⑷ 名词解释:权益的交叉检验
1.交叉检验的目的应该在于还原报表的真实性，验证客户的还款能力。所以一方面要检验营业收入，另一方面要验证客户是否有隐藏负债。这两点也是我认为的交叉检验的切入点。
2. 切入点:营业收入、权益(通过权益看负债等);
1) 营业收入:
A. 毛利率、进货额(成本)、应收账款、营业现金(期初现金-期间支出现金)、员工工资/提成、返利等。通过营业收入和这些数据的关系，验证他们之间的逻辑一致性;
B. 占比法:时间占比(每日、每月等)，类型占比(批发、零售等)，产品占比(A、B、C类产品)。通过每一个销售占比估算全部的销售额，前提是销售较为稳定，知道某具体销售额且大概的比例。
2) 权益:
A. 代表生意资金来源中由所有者自己投入/拥有的那一部分，权益=资产-负债;
B. 权益变化的原因:
a. 增加投入或资金抽离;
b. 资产贬值或增值;
c. 红利分配或期间利润;
C. 初始权益+(期间利润-红利分配)+(期间注资-资金抽离)+(资产增值-资产贬值/折旧)=应有权益(期末权益)
a. 假如客户在整个经营期间有其他负债但进行了隐瞒，则会造成期末权益(权益=资产-负债)增多，但实际权益却没有那么多，即应有权益>实际权益。反过来，责当应有权益>实际权益时，我们有理由怀疑客户对负债进行了隐瞒;
b. 但不是所有应有权益>实际权益都代表客户有隐形负债，还可能是期间利润多算，支出少算，资产多算(比如以个人名义借款，但企业是合伙);
c. 反之亦然，当应有权益<实际权益时，可能是利润少算，支出多算，资产少算，或是负债多算了。
⑸ 贷款调查交叉检验技术涉及哪几个贷款流程
交叉检验是一种确认客户向信贷员所提供信息的真实性的方法。主要是针对与客户的还款能力和还款意愿相关的信息和数据进行验证，包括财务信息和反应客户个人基本特征及企业经营特征的“软信息”
口头提供的信息是否与书面信息、与实际状况相一致，如：是否和原始单据、发票。银行对账单、经营记录等相一致，或者把客户所说利润与信贷员估算利润与客户生活水平是否匹配相比较，把经营记录与实物相比较
客户提供的不同时间的数据是否互相矛盾。如每天的营业收入累计是否与每月的营业收入大体相同，启动资金加上每年的利润、减去每年的非商业指出是否与实有权益大体相同；
客户提供的信息是否与当地该行业的平均水平大体相当。如营业额、营业费用、利润、员工工资水平与当地平均水平的差别
不同的人对同一问题的回答是否基本一致，如客户家庭成员对贷款的目的的说法是否一致、客户的合伙人及客户对营业额、利润的说法是否一致。
客户提供的不同数据和信息之间的关系是否合理。如销售额、淡旺季、市场需求状况与申请贷款的时间、额度是否匹配；营业额与应收账款的关系是否合理；营业额与库存水平之间的关系是否合理；
客户管理的企业投入与产出之间的关系是否合理，例如：员工数量与营业额、固定资产与营业额，每月电耗与月营业收入等；
交叉检验要考察客户提供的信息是否互相矛盾，但更重要的基予对当地不同行业的经营特点、经营方式、投入品价格、出售商品价格的深入了解，而这些因素是不断变化的，因此要通过系统的总结积累和相互交流才能进行有效的交叉检验。
交叉检验的依据来自于信息支持性文件（如收据，发货单等）和同各个与需要检验信息相关的第三方的交流信息（如家庭成员对企业经营、贷款用途的描述，供应商和交易者对交易的描述等）。
⑹ 什么是交叉检验
交叉验证（Cross Validation）是用来验证分类器的性能一种统计分析方法，基本思想是把在某种意义下将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集（training set），另一部分做为验证集（validation set），首先用训练集对分类器进行训练，在利用验证集来测试训练得到的模型（model），以此来做为评价分类器的性能指标。常见的交叉验证方法如下：1、Hold-Out Method
将原始数据随机分为两组，一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器，然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此分类器的性能指标。此种方法的好处的处理简单，只需随机把原始数据分为两组即可，其实严格意义来说Hold-Out Method并不能算是CV，因为这种方法没有达到交叉的思想，由于是随机的将原始数据分组，所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的关系，所以这种方法得到的结果其实并不具有说服性。
2、Double Cross Validation（2-fold Cross Validation，记为2-CV）
做法是将数据集分成两个相等大小的子集，进行两回合的分类器训练。在第一回合中，一个子集作为training set，另一个便作为testing set；在第二回合中，则将training set与testing set对换后，再次训练分类器，而其中我们比较关心的是两次testing sets的辨识率。不过在实务上2-CV并不常用，主要原因是training set样本数太少，通常不足以代表母体样本的分布，导致testing阶段辨识率容易出现明显落差。此外，2-CV中分子集的变异度大，往往无法达到“实验过程必须可以被复制”的要求。
3、K-fold Cross Validation（K-折交叉验证，记为K-CV）
将原始数据分成K组（一般是均分），将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型，用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。K一般大于等于2，实际操作时一般从3开始取，只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2。K-CV可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。
4、Leave-One-Out Cross Validation（记为LOO-CV）
如果设原始数据有N个样本，那么LOO-CV就是N-CV，即每个样本单独作为验证集，其余的N-1个样本作为训练集，所以LOO-CV会得到N个模型，用这N个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此下LOO-CV分类器的性能指标。相比于前面的K-CV，LOO-CV有两个明显的优点：
（1）每一回合中几乎所有的样本皆用于训练模型，因此最接近原始样本的分布，这样评估所得的结果比较可靠。
（2）实验过程中没有随机因素会影响实验数据，确保实验过程是可以被复制的。
但LOO-CV的缺点则是计算成本高，因为需要建立的模型数量与原始数据样本数量相同，当原始数据样本数量相当多时，LOO-CV在实作上便有困难几乎就是不显示，除非每次训练分类器得到模型的速度很快，或是可以用并行化计算减少计算所需的时间。
⑺ 如何保证交叉检验的准确性
客户信息交叉检验是一种确认客户向信贷员所提供信息的真实性的方法。主要是针对与客户的还款能力和还款意愿相关的信息和数据进行验证，包括财务信息和反应客户个人基本特征及经营特征的“软信息”。交叉检验遵循“三多”原则：多角度、多环节、多层次。
交叉检验的依据来自于信息支持性文件（如收据，发货单等）和同各个与需要检验信息相关的第三方的交流信息（如家庭成员对经营、贷款用途的描述，供应
商和交易者对交易的描述等）。交叉检验的作用主要体现在：通过系统的总结积累和相互交流才能进行有效的交叉检验，考察客户提供的信息是否互相矛盾，进而防
止客户出现真实情况隐瞒，预防风险的出现。
⑻ 数据交叉验证是什么啊，说易投 资的三级风控就是这个~
主要是指：
1.财务数据与主数据交叉检验；2.数据与交易数据交叉检验；3.规避风险，有效准入，通过相关数据一一对应校验，提高准入用户有效性，有效预见并规避供应链企业风险。简单来说就是多重验证，有一个不合规的就不行。
⑼ 假设检验的方法有几种 交叉检验的原理是什么
两种
交叉检验的原理是两者之间量的多少引起的现象不一样，根据不同的现象来检验。