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本文主要研究了基于非参数方法的分类模型交叉验证结果比较，主要是对实例通过非参数的方法进行模型比较的假设检验，检验两分类模型是否存在显著差异。模型的真实泛化误差是一个较为科学的模型比较标准，对于分类模型而言，模型的真实泛化误差表现为分类模型的误判率，而基于交叉验证得到的结果是模型误判率的一个优良估计，可以通过交叉验证结果对模型进行比较。交叉验证结果是随机变量，存在分布，而对于此随机变量而言，其分布是很难观测的，因此，对于交叉验证结果的比较，本文通过非参数的方法进行模型比较的假设检验，检验两分类模型是否存在显著差异。
对于因变量为分类变量的数据进行建模，有多种建模方法。有基于统计的方法、基于机器学习的方法等等。在对数据进行建模分析时，模型对于新数据的泛化能力是评价模型好坏的一个重要标准。因此，对模型的比较，较为科学的方法应是对其泛化能力进行比较。事实上，如果己知产生数据的真实模型，那么使用不同的模型对数据进行建模，与真实模型进行比较，理论上可以得到不同模型的真实泛化误差，用以衡量、比较各模型泛化能力。然而，由于真实模型不可观测，用于建模的各个模型的真实泛化误差是不可得的，只有使用真实泛化误差的估计对各模型进行比较。
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