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对建立的模型进行系统性验证，确认其在预测、分类或决策等方面的准确性、稳定性和可靠性的过程。
通过交叉验证法对模型有效性检验，发现过拟合问题并进行优化。
使用交叉验证技术评估模型是否能正确识别新数据，避免对训练数据过度拟合。
模型有效性检验需要结合业务场景，而非仅依赖统计指标。
验证过程应考虑实际应用需求，如医疗诊断中的误诊率比准确率更关键。
包含多种方法：统计检验（如卡方检验）、性能指标（如AUC、F1值）、领域特定验证（如临床试验标准）。
确认模型是否满足预设的功能性和非功能性需求的系统化评估活动。
软件开发中的模型有效性检验涵盖单元测试、集成测试和系统测试。
通过逐层验证确保系统各组件协同工作，符合设计规格。
强调验证的全面性，包括功能正确性、性能、安全性、兼容性等维度。
验证用于模型调优和参数选择，测试用于最终性能评估。验证集数据不可用于训练，测试集应仅使用一次。
验证数据必须与训练数据完全独立，避免数据泄露导致的结果虚高。
仅依赖单一指标（如准确率）可能误导，需结合业务场景选择合适的验证维度。
由三个中文术语组合而成：模型（model）、有效性（validity）、检验（validation）。模型指代算法或系统，有效性强调其可靠性，检验表示验证过程。该术语源于统计学和机器学习领域，强调对模型泛化能力的系统性评估。
1. 在AI/ML领域，该术语通常与'训练'相对，指对训练完成后模型的评估过程。2. 不同于'模型测试'（model testing），后者仅指在独立数据集上的性能评估。3. 重点关注模型在未见数据上的表现，避免过度依赖训练数据的结果。