今天给各位分享如何交叉验证财务数据的知识，其中也会对交叉验证结果分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、交叉验证的基本原理
- 2、贷后非现场检查可通过哪些方式
- 3、交叉验证
交叉验证的基本原理
交叉验证是一种通过估计模型的泛化误差，从而进行模型选择的方法。没有任何假定前提，具有应用的普遍性，操作简便， 是一种行之有效的模型选择方法。
因为从 K 组中选择 K-1 组有 K 种选择，因此将有 训练集 （K-1组数据）， 测试集 （1组数据）。通过计算 K 次的预测误差，对其平均便会得到 1 个交叉验证误差，以上过程即为 K-fold 交叉验证。
折交文验证是一种常用的机器学习模型评估方法，其基本原理是将原始数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练模型，然后使用测试集验证模型的准确性。
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函数中IC = CV表示采用交叉验证，CVArgs 表示交叉验证的参数，k=10表示分成10份，REP=1是每次一份作为测试集，family=binomial 表示因变量为二项分布。
K折交叉验证的过程就是上图所示，不再赘述。
贷后非现场检查可通过哪些方式
1、借助第三方平台监控企业风险信息。关注上市公司公告、监管函及舆情信息。监控信贷资金流向。核实、分析财务数据监测企业经营状况。近年来各大银行在管理上不断提高完善，同时银行的安全系统也不断提高。
2、贷后检查方式包括：监测贷款账户、查询不良贷款明细台账：这是通过银行内部的系统和数据，对借款人的还款情况、逾期情况、欠息情况等进行分析和评估。
3、日常维护和专项检查。 贷后检查的方式包括日常维护和专项检查。日常维护是指对借款企业财务状况、 非财务因素进行的跟踪检查。专项检查是指对借款企业的还款意愿、 还款能力及借款企业的行业风险、 市场风险等各类风险进行的检查。
交叉验证
1、交叉验证（Cross-Validation） 可能是数据科学家在进行统计分析时最重要的技术之一，因为在实际中经常需要验证一个ML模型的稳定性--模型在新数据集上的泛化能力。
2、交叉验证的基本原理如下：交叉验证(Cross Validation)是一种评估模型性能以及选择超参数的常用方法。
3、交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR 、PLS 回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。
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