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本文主要研究了基于非參數方法的分類模型交叉驗證結果比較，主要是對實例通過非參數的方法進行模型比較的假設檢驗，檢驗兩分類模型是否存在顯著差異。模型的真實泛化誤差是一個較為科學的模型比較標準，對于分類模型而言，模型的真實泛化誤差表現為分類模型的誤判率，而基于交叉驗證得到的結果是模型誤判率的一個優(yōu)良估計，可以通過交叉驗證結果對模型進行比較。交叉驗證結果是隨機變量，存在分布，而對于此隨機變量而言，其分布是很難觀測的，因此，對于交叉驗證結果的比較，本文通過非參數的方法進行模型比較的假設檢驗，檢驗兩分類模型是否存在顯著差異。
對于因變量為分類變量的數據進行建模，有多種建模方法。有基于統(tǒng)計的方法、基于機器學習的方法等等。在對數據進行建模分析時，模型對于新數據的泛化能力是評價模型好壞的一個重要標準。因此，對模型的比較，較為科學的方法應是對其泛化能力進行比較。事實上，如果己知產生數據的真實模型，那么使用不同的模型對數據進行建模，與真實模型進行比較，理論上可以得到不同模型的真實泛化誤差，用以衡量、比較各模型泛化能力。然而，由于真實模型不可觀測，用于建模的各個模型的真實泛化誤差是不可得的，只有使用真實泛化誤差的估計對各模型進行比較。
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