十倍交叉验证
交叉验证(Cross Validation，CV）是用来验证分类器的性能一种统计分析方法，基本思想是在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train 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CV的方法如下: 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Hold-Out Method下分类器的性能指标。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) K-fold Cross Validation(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。如： 10-fold cross-validation 就是十折交叉验证，用来测试精
度。是常用的精度测试方法.将数据集分成十分，轮流将其中9份做训练1份做测试，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10倍交叉验证求均值，例如10次10倍交叉验证，更精确一点。
3) 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。
分析方法验证指导程序
目的：建立分析方法学验证的指导程序，用以证明所采用的分析方法适合于相应的检测要求，保证验证工作能够有计划、按步骤的进行，同时使与质量检验有关的活动符合GMP的要求。 范围：适用于本公司所有的分析方法的验证的活动。 职责：QC：负责起草分析方法验证的验证方案、报告；负责按批准的验证方案执行验证；负责检验仪器运行和保养。 QA：负责确定分析方法的验证条件、标准、限度及检验方法；负责验证方案、报告的审核；QA负责人负责方案、报告的批准。 1 相关定义 1.1 分析方法：法是为完成检验项目而设定和建立的测试方法，它详细描述了完成分析检验的每一步骤。一般包括分析方法原理、仪器及仪器参数、试剂、供试品溶液与对照品溶液的制备，测定，计算公式及检测限度等。 1.2 方法验证：方法验证就是根据检验项目的要求，预先设置一定的验证内容，并通过设计合理的实验来验证所采用的分析方法是否符合检验项目的要求。在建立产品质量标准时，分析方法需经验证。 1.3 方法确认：在应用已验证的药典方法和其他法定方法前，应在当前的实验室条件下进行方法确认来证明方法在该实验室的适用性。 2 验证的适用范围 2.1 产品的物料、中间产品、中间过程控制和产品的理化分析方法的验证和确认； 2.2 清洁验证方法的验证。 3 需要验证的分析项目 根据检验项目的设定目的和验证内容的不同要求，将需验证的检验项目分为四类：3.1 鉴别试验；鉴别的目的在于判定被分析物是目标化合物，而非其它物质。用于鉴别的分析方法要求具有较强的专属性和耐用性。 3.2 杂质的限度检查与定量测定；杂质检查主要用于控制主成分以外的杂质，如无机杂质，有机杂质等。杂质检查分为限度检查和定量测定两部分。用于限度检查的分
常用交叉检验方法 包商银行
常用交叉检验方法： 一、软信息 1.资料真实情况： 租赁合同、银行流水、账本容易造假——笔迹签字对比，租金与口述是否一致。银行流水可以先不提供，过去和客户去银行打。 身份证照片和有效日期查看。 结婚证上的姓名、身份证号与身份证上是否一致。 营业执照、税务登记证、公司章程原件和复印件一致否，实际经营地址与登记经营地址对照，年检正副本都能体现（副本丢了，正本会盖章，企业信息网可查） 注册时间与实际时间对不上，可能先经营后注册，看以前的账本，对账单检验。 公司章程写明%股东同意才可贷款或做决策 验资报告：股东与公司章程是否一致（不一致，看最新公司章程，因为验资报告需要重检，故提供转股协议且最新公司章程有盖公司章和工商局骑缝章） 2.个人信息分析： 主要是家庭稳定性，通过结婚时间、家人是否在北京，住所和经营地是否与口述一致，家庭生活环境。 3.经营模式及非财务信息： 实际经营地址、营业执照、填表的地址是否一致。 雇员人数去场所核实。 结款方式有结账单日期。 经营时间和规模等观察周围情况。 4.贷款目的：贷款原因、自有多少、需求多少、生意规划、预期收益、相关融资背景。 二、财务信息 1.资产负债表： 现金存款——看着客户点，或者和他拿卡去查 应收、预付、应付、预收账款——所要有账单和欠条凭证。实在没有当面打电话核实。 存货、资产——清点 2.损益表： 营业额检验 年、月、日——淡旺和一般季（卖的好的时候，不太好的时候）分别有几个月，哪 几个人月，每个月多少。年营业额多少。 银行流水——根据客户口述银行流水占比反推营业额 当天营业额——营业额*天数=月营业额对照当月属于淡季还是旺季 销售数量和单价——数量*单价=总价找一种货物询问与账本对照 销售占比——一类货物的营业额与占比反推全年营业额 账本、进销货单——抽查几个月的账本，月份*月数=当季每季相加=全年营业额与 客户口述营业额是否一致 提成工资——口述工资区间-基本工资=提成提成/提成占比=全年营业额 存货——期初存货+期间进货-期间存货=期间销货 选一类货物清点:期间销货值/占比=全部销货值全部/成本率=营业额应收账款检验——期初应收+营业额-现金回收-应收回收=期末应收 成本检验：毛利润——毛利加权平均与口述是否一致 或与同行业对比
化学药物质量控制分析方法验证技术指导原则
指导原则编号： 【H】G P H 5-1 化学药物质量控制分析方法验证 技术指导原则 二○○五年三月
目 录 一、概述 (1) 二、方法验证的一般原则 (2) 三、方法验证涉及到的三个主要方面 (2) （一）需要验证的检测项目 (2) （二）分析方法 (3) （三）验证内容 (3) 四、方法验证的具体内容 (3) （一）专属性 (3) 1、鉴别反应 (4) 2、杂质检查 (4) 3、含量测定 (4) （二）线性 (5) （三）范围 (5) 1、含量测定 (6) 2、制剂含量均匀度 (6) 3、溶出度或释放度 (6) 4、杂质 (6) （四）准确度 (6) 1、含量测定 (7) 2、杂质定量试验 (7) （五）精密度 (7) 1、重复性 (8) 2、中间精密度 (8) 3、重现性 (8)
（六）检测限 (8) 1、直观法 (8) 2、信噪比法 (9) （七）定量限 (9) 1、直观法 (9) 2、信噪比法 (9) （八）耐用性 (10) （九）系统适用性试验 (10) 五、方法再验证 (11) 六、方法验证的评价 (12) （一）有关方法验证评价的一般考虑 (12) （二）方法验证的整体性和系统性 (12) 七、参考文献 (13) 八、著者 (13)
化学药物质量控制分析方法验证技术指导原则 一、概述 保证药品安全、有效、质量可控是药品研发和评价应遵循的基本原则，其中，对药品进行质量控制是保证药品安全有效的基础和前提。为达到控制质量的目的，需要多角度、多层面来控制药品质量，也就是说要对药物进行多个项目测试，来全面考察药品质量。一般地，每一测试项目可选用不同的分析方法，为使测试结果准确、可靠，必须对所采用的分析方法的科学性、准确性和可行性进行验证，以充分表明分析方法符合测试项目的目的和要求，这就是通常所说的对方法进行验证。 方法验证的目的是判断采用的分析方法是否科学、合理，是否能有效控制药品的内在质量。从本质上讲，方法验证就是根据检测项目的要求，预先设置一定的验证内容，并通过设计合理的试验来验证所采用的分析方法能否符合检测项目的要求。 方法验证在分析方法建立过程中具有重要的作用，并成为质量研究和质量控制的组成部分。只有经过验证的分析方法才能用于控制药品质量，因此方法验证是制订质量标准的基础。方法验证是药物研究过程中的重要内容。 本指导原则重点探讨方法验证的本质，将分析方法验证的要求与所要达到的目的结合起来进行系统和规律性的阐述，重点阐述如何科学合理地进行论证方案的设计。 本指导原则主要包括方法验证的一般原则、方法验证涉及的三个主要方
交叉验证_cross_validation
交叉验证(cross validation) 以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV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(train 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CV的方法如下: 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 Hold-OutMethod下分类器的性能指标.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)K-fold Cross Validation(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. 3)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.
贷款交叉验证原因及方法的总结
贷款交叉验证原因及方法的总结 1、为什么要交叉验证？ 答：信息不对称 2、什么是信息不对称，信息不对称的表现形式有哪些？ 答：信息不对称是指交易中的各人拥有的信息不同。在社会政治、经济等活动中，一些成员拥有其他成员无法拥有的信息，由此造成信息的不对称。在市场经济活动中，各类人员对有关信息的了解是有差异的；掌握信息比较充分的人员，往往处于比较有利的地位，而信息贫乏的人员，则处于比较不利的地位。 在借款业务中，信息不对称主要表现为： 客户≠调查人员 调查人员≠审批人员 管理人员≠不等于流程参与人员 3、如何验证信息？ 比较不同的信息来源（通过不同途径）评估提取到的信息是否正确 4、交叉验证的目的： 考察还款能力和还款意愿(道德) ，最终为贷款决策提供依据。 5、解决信息不对称的前提条件是什么？ 了解客户的经营模式 了解客户的销售模式 6、交叉验证的内容 软信息（非数据）：基本信息经营信息 硬信息（数据）：财务信息（并不完全是财务报表，涵盖内容大于财务报表） 7、软信息是指不能用准确的硬指标来表示的信息，是非正式的、模糊的、推断的、知觉的; 软信息分析主要从客户基本信息和经营信息两个方面：
基本信息：年龄、籍贯、教育水平、婚姻状况（家庭）、性格、他人对其评价、社会地位、不良嗜好（不良记录）、经营以外的收入/支出等； 经营信息：从业时间、从业历史、入行原因、对行业了解程度、未来的经营计划是什么。 软信息的交叉验证方法： 1）密切观察 2）关注细节 3）应用常识 4）软信息与财务信息是否匹配 8、硬信息是指财务信息，硬信息的交叉验证是指把资产负债表、损益表、现金流表关联比较，比较随着时间推移数据的一致性，并把客户要求的贷款与获得的数据相比较。通过账账、账证、账实的对比进行验证。 一些需要调查了解的硬信息： 现金：现金等价物、结算方式、常用银行 应收账款：客户、关系、账龄、凭证 预付账款：客户、关系、账龄、凭证 存货：种类、数量、质量、存放方式 其他：其他应收、应收票据等 固定资产：种类、质量、权属（抵押与否）
交叉验证
交叉验证(Cross-Validation) 交叉验证(Cross-Validation):有时亦称循环估计，是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析，而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。WIKI 交叉验证对于人工智能，机器学习，模式识别，分类器等研究都具有很强的指导与验证意义。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(train set),另一部分做为验证集(validation set or test 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. 三大CV的方法 1).Hold-Out Method ?方法：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Hold-OutMethod下分类器的性能指标.。Hold-OutMethod相对于K-fold Cross Validation 又称Double cross-validation ，或相对K-CV称2-fold cross-validation(2-CV) ?优点：好处的处理简单,只需随机把原始数据分为两组即可 ?缺点：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.(主要原因是训练集样本数太少，通常不足以代表母体样本的分布，导致test 阶段辨识率容易出现明显落差。 此外，2-CV 中一分为二的分子集方法的变异度大，往往无法达到「实验过程必须可以被复制」的要求。) 2).K-fold Cross Validation(记为K-CV) ?方法：作为1)的演进，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. 而K-CV 的实验共需要建立k 个models，并计算k 次test sets 的平均辨识率。在实作上，k 要够大才能使各回合中的训练样本数够多，一般而言k=10 (作为一个经验参数)算是相当足够了。
方法学验证指导原则
一、准确度 准确度系指采用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度，一般用回收率（％)表示。准确度应在规定的范围内测定。 1.化学药含量测定方法的准确度 原料药采用对照品进行测定，或用本法所得结果与已知准确度的另一个方法测定的结果进行比较。制剂可在处方量空白辅料中，加入已知量被测物对照品进行测定。如不能得到制剂辅料的全部组分，可向待测制剂中加人已知量的被测物对照品进行测定，或用所建立方法的测定结果与已知准确度的另一种方法测定结果进行比较。准确度也可由所测定的精密度、线性和专属性推算出来。 2.化学药杂质定量测定的准确度 可向原料药或制剂处方量空白辅料中加人已知量杂质进行测定。如不能得到杂质或降解产物对照品，可用所建立方法测定的结果与另一成熟的方法进行比较，如药典标准方法或经过验证的方法。在不能测得杂质或降解产物的校正因子或不能测得对主成分的相对校正因子的情况下，可用不加校正因子的主成分自身对照法计算杂质含量。应明确表明单个杂质和杂质总量相当于主成分的重量比（％) 或面积比（％ )。 3.中药化学成分测定方法的准确度 可用对照品进行加样回收率测定，即向已知被测成分含量的供试品中再精密加人一定量的被测成分对照品，依法测定。用实测值与供试品中含有量之差，除以加入对照品量计算回收率。在加样回收试验中须注意对照品的加人量与供试品中被测成分含有量之和必须在标准曲线线性范围之内；加入对照品的量要适当，过小则引起较大的相对误差，过大则干扰成分相对减少，真实性差。 回收率：％= (C - A ) /S X 100% 式中：A为供试品所含被测成分量；B 为加入对照品量； C 为实测值。 4.校正因子的准确度 对色谱方法而言，绝对（或定量）校正因子是指单位面积的色谱峰代表的待测物质的量。待测定物质与所选定的参照物质的绝对校正因子之比，即为相对校正因子。相对校正因子计算法常应用于化学药有关物质的测定、中药材及其复方制剂中多指标成分的测定。校正因子的表示方法很多，本指导原则中的校正因
有关物质分析方法验证技术指导原则
摘要：本文介绍了在对有关物质检查所用的分析方法进行方法学验证时，各项指标的可接受标准，以利于判断该分析方法的可行性。 关键词：有关物质检查分析方法验证可接收标准 药品中的有关物质泛指在药品的生产与储存过程中产生的工艺杂质或降解产物。由于这些有关物质的存在会影响到药品的纯度，进而可能会产生毒副作用，所以有关物质的控制是药品研发的一个重要方面，也是我们在药品审评中一直重点关注的要点之一。而要对有关物质进行严格的控制，就离不开专属性强、灵敏度高的分析方法，这就涉及到分析方法的筛选与验证。从现有的申报资料看，药品研发单位已基本上意识到分析方法验证的重要性，但是对验证时各具体指标是否可行尚没有一个明确的可接受标准，从而难以对验证结果进行评判。为解决这一问题，本文结合国外一些大型药品研发企业在此方面的要求，提出了在对有关物质检查方法进行验证时的可接受标准，供国内的药品研发单位在进行研究时参考。 1．准确度 该指标主要是通过回收率来反映。验证时一般要求根据有关物质的定量限与质量标准中该杂质的限度分别配制三个浓度的供试品溶液各三份（例如某杂质的限度为0.2%，则可分别配制该杂质浓度为0.1％、0.2％和0.3％的杂质溶液），分别测定其含量，将实测值与理论值比较，计算回收率，并计算9个回收率数据的相对标准差
（RSD）。 该项目的可接受的标准为：各浓度下的平均回收率均应在80%-120%之间，如杂质的浓度为定量限，则该浓度下的平均回收率可放宽至70%-130%，相对标准差应不大于10%。 2．线性 线性一般通过线性回归方程的形式来表示。具体的验证方法为：在定量限至一定的浓度范围内配制6份浓度不同的供试液，分别测定该杂质峰的面积，计算相应的含量。以含量为横坐标（X），峰面积为纵坐标（Y），进行线性回归分析。 可接受的标准为：回归线的相关系数（R）不得小于0.990，Y轴截距应在100％响应值的25％以内，响应因子的相对标准差应不大于10%。 3．精密度 1）重复性 配制6份杂质浓度（一般为0.1%）相同的供试品溶液，由一个分析人员在尽可能相同的条件下进行测试，所得6份供试液含量的相对标准差应不大于15%。 2）中间精密度 配制6份杂质浓度（一般为0.1%）相同的供试品溶液，分别由两个分析人员使用不同的仪器与试剂进行测试，所得12个含量数据的相对标准差应不大于20%。 4．专属性 可接受的标准为：空白对照应无干扰，该杂质峰与其它峰应能完
交叉验证方法思想简介
交叉验证方法思想简介 以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV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(train 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CV的方法如下: 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Hold-OutMethod 下分类器的性能指标.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).K-fold Cross Validation(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. 3).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:
分析方法确认指导原则
分析方法确认指导原则 分析方法确认（analytical method verification）是指首次使用法定分析方法时，由现有的分析人员对分析方法中关键的验证指标进行有选择性的考察，以证明方法对所分析样品的适用性，同时证明分析人员有能力使用该法定分析方法。《分析方法验证指导原则》中提供了建立分析方法需要验证的指标，分析方法的确认并不是重复验证过程。本指导原则不涉及微生物分析方法的确认。 一、确认过程（verification process） 分析方法的确认过程，是指应用法定方法对药物及其制剂进行测定时，评价该方法能否达到预期的分析目的。 分析人员应具备一定的药物分析经验和知识，经培训后能够理解和执行法定方法。分析方法确认应当由上述分析人员开展，以确保法定方法能够按预期顺利实施。 如果法定方法确认失败，并且相关工作人员（或起草人员）未能协助解决失败的问题，也可能是该方法不适用于在该实验室测定待分析的样品。 二、确认要求（verification requirements） 1. 确认原则 分析方法确认无需对法定方法进行完整的再验证，但是需要将《分析方法验证指导原则》表1中列出的分析方法验证的指标用于方法的确认。分析方法确认的范围和需验证的指标取决于实验人员的培训和经验水平、分析方法种类、相关设备或仪器、具体的操作步骤和分析对象等。分析方法确认需验证的指标和检验项目(鉴别、杂质分析、含量测定等)有关，不同的检验项目，方法确认所需验证的指标也不同。 2. 考察指标 分析方法确认应包含对影响方法的必要因素的评估。对于化学药，方法确认应考虑原料药的合成路线和制剂的生产工艺等因素；对于中药，方法确认应考虑中药材种类、来源、饮片制法和制剂的生产工艺等因素，从而评价法定方法是否适用于原料药和制剂基质。 在原料药和制剂含量测定时，方法专属性是确认法定分析方法是否适用的关
均衡m×2交叉验证方法
均衡m×2交叉验证方法 【摘要】：估计统计模型的期望预测误差是统计机器学习的核心任务之一。期望预测误差估计的好坏对后续的模型选择问题、不同模型预测误差差异的显著性检验问题以及变量选择问题均有着显著的影响。为了找到一个优良的估计,研究者们提出了大量的估计方法,例如,MDL方法,交叉验证方法,Bootstrap方法以及它的改进.632Bootstrap方法。其中,交叉验证是一种最常用的泛化误差估计方法。本文主要针对统计机器学习分类问题,对已有交叉验证方法的优缺点进行了分析和总结,并在此基础上对交叉验证方法进行了改进。对于组块3×2交叉验证来说,它虽然具有折数低、对数据集切分均匀、实验次数少等特点,但是5×2交叉验证、10×2交叉验证对于分类问题也同样具有不错的效果,而且对于分组2折交叉验证的方法,随着实验次数的增加会一定程度上提高实验结果。但是如何解决实验性能与实验开销间的矛盾,如何确定合理的实验次数一直都是机器学习领域的难题,为此我们尝试对组块3×2交叉验证进行了改进和推广,提出均衡7×2交叉验证和均衡11×2交叉验证,并在此基础上总结出更一般化的均衡m×2交叉验证(BCVM×2)同时给出了其具体构造方法。我们推荐使用均衡m×2交叉验证方法来确定实验次数,以此来提高实验效果,并且通过理论分析和模拟实验佐证了我们的设想。对于分类学习中的模型选择任务,我们同样应用均衡m×2交叉验证方法。综合考虑均衡m×2交叉验证模型选择方法的各种影响因素,可以判断运用m×2交叉
验证进行模型选择效果要优于常用的5折、10折交叉验证。我们通过模拟实验支持了以上判断,并且从理论上证明了均衡m×2交叉验证同样具有选择一致性。因此,可以说明均衡m×2交叉验证是一种更适合分类问题的模型选择方法。【关键词】：交叉验证均衡m×2交叉验证模型选择 【学位授予单位】：山西大学 【学位级别】：硕士 【学位授予年份】：2013 【分类号】：O212.1 【目录】：中文摘要8-9ABSTRACT9-11第一章引言11-171.1研究背景及意义11-121.2国内外研究现状12-151.3本文研究方法和内容151.4文章结构安排15-17第二章均衡m×2交叉验证17-232.1定义及记号17-192.2均衡m×2交叉验证的构造方法19-23第三章均衡m×2交叉验证的方差分析23-313.1方差理论分析23-273.2实验一不同重叠个数CV值协方差比较27-283.3实验二RCV_(3×2)和BCV_(3×2)方差比较28-313.3.1实验设置28-293.3.2实验结果及分析29-31第四章均衡m×2交叉验证的模型选择研究31-374.1选择一致性的定义31-324.2均衡m×2交叉验证选择一致性及理论证明32-334.3均衡m×2交叉验证的模型选择方法334.4实验33-354.4.1实验一常见交叉验证
04统计计算笔记(交叉验证)
第4讲熵决策树 一熵 编码实际是对信息作了映射。为简化信息，常对其进行压缩（RAR）处理。压缩可分为有失真和无失真两种。有失真的压缩一般是对图像、声音等，压缩比例很高，压缩后不能还原；而无失真的压缩多用于文件的处理，压缩后还能还原。 为减少编码长度，我们常把出现频率高的信息用短码代替，而把出现频率低的信息用长码代替。 例1：A、B、C、D表示由4个字母组成的文字，分别用二进制数00，01，10，11代替。 65 67 65 65 66 65 65 65 66 65 67 66 65 68 66 68 00 10 00 00 01 00 00 00 01 00 10 01 00 11 01 11 原有信息长度为16个字节，每字节8位，故总信息长度=16×8位=128位，用二进制码表示后的总信息长度=16×2位=32位。字母与二进制数建立了一一映射，原本128位才能表示的现在用32位即可，总长度明显变短了。 假设A、B、C、D出现的概率均为1/4，此时的表达极好，称为均衡的。若A、B、C、D出现的概率分别为1/2、1/4、1/8、1/8，则称表达不均衡。若用代码0，10，110，111分别表示A、B、C、D出现的概率，则原信息对应的代码如下： 0 110 0 0 10 0 0 0 10 0 110 10 0 111 10 111 在这种概率情况下，只需28位二进制数即可表示原有信息。此方法称为霍夫漫编码法，压缩率达到最高，再也找不到比这更好的方案了。 p）1/2 1/4 1/8 1/8 概率（ i
对应的二进制数的个数 1 2 3 3 （382=， 2log 83=） 平均码长（期望）= 4 2 1 11111 log 1233 1.752488 i i i p p ==?+?+?+?=∑ 故总信息长度=1.75×16=28. 霍夫漫编码法图示： 总数N=16，把概率最小的两个撮合在一起，得到两个概率的和，再把它和下一个最小概率撮合在一起，依次类推。合在一起的两个分支中，上支记为0，下支记为1。故有 1/2 0 1/4 10 1/8 110 1/8 111 i i p = 第个字母出现次数所有字母总数，21 log i p =二进制数的个数，事实上，对数式中的底数 只要大于0都可以，其结果与2 1log i p 只相差一个常数，此处默认使用21 log i p 。 熵可用来衡量信息的平均长度（=4 211log i i i p p =∑），由44 2111 log log i i i i i i p p p p ===-∑∑， 可知熵为正数。编码方案越好，信息的平均长度就越小。压缩就是使高频率的码长变小，而低频率的码长变大，从而达到总平均长度变小。霍夫漫编码后的信息长度越长，说明信息量越大。但非使用霍夫漫编码法得到的编码（没化到最简）不能直接根据信息长度来判断信息量的大小。 熵是信息中最本质的东西。无失真的压缩在保留信息完整的情况下已经压到了最简，
方法确认指导书
作业指导书 文件编号：※※※※ 第1版第0次修订 目录：化学方法确认指导书第1页，共3页 颁布日期：2014年05月28日 1.目的：通过对本公司的检验室所采用的方法进行确认，以保证该检测方法能达到预期的目的，在分析方法误差允许的范围内，可在本检验室运行。 2.适用范围：适用于检验室引进的标准方法或非标准方法、检验室设计（制定）的方法、超出其预定范围使用的标准方法、扩充和修改过的标准方法；也适用于对新方法/新技术研究而建立的新方法。 3.职责： 3.1 检验室负责各项目检测方法的选用、制定、验证和不确定度分析； 3.2 质量监督员负责对在用检测方法的有效性进行控制； 3.3 技术负责人负责检测方法的确定、批准。 4.工作流程： 4.1 准备工作及说明 4.1.1 检验室负责搜集、研究测试物质的前处理及检测方法或相关资料，充分了解其适用范围，操作步骤，注意事项。 4.1.2 准备实验试剂、量具、仪器；调试仪器处于正常工作状态。实验中所需要的仪器、量具等，必须按规定进行鉴定和校准；所用试剂及实验用水的规格、纯度必须符合要求。 4.1.3 在方法确认中需用的基准物质、标准溶液要确认在使用有效期内，保证浓度未发生变化。 4.1.4 在方法确认前，参加确认的操作人员要做方法练习，以熟悉和掌握方法原理、操作步骤及流程。 4.2 方法确认 4.2.1 检出限 检出限为某特定分析方法在给定的置信度内可从样品中检出待测物质的最小浓度或最小值。所谓“检出”是制定性检出，即判定样品中存在浓度高于空白的待测物质。 方法的检出限按下式计算： C L=3S b/b 式中： C L——方法的检出限； S b——空白值标准偏差（一般平行测定20次得到）； b——方法校准曲线的斜率。 4.2.2 校准曲线 4.2.2.1 标准曲线的绘制 4.2.2.1.1 在测量范围内，配置的标准溶液系列，已知浓度点不得小于6个（含空白溶液），每个浓度点至少重复测量2次，根据浓度值与响应值绘制标准曲线，必要时还应考虑基体的影响。 4.2.2.1.2 制作校准曲线用的容器和量器，应经鉴定合格，如使用比色管应配套，必要时进行容积的校正。 4.2.2.1.3 在校正系统误差后，校准曲线采用最小二乘法对测试结果进行处理后绘制，并得出回归方程y=bx+a。
交叉验证法
交叉验证法 交叉验证(Cross Validation)为CV.CV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(train 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CV 的方法如下: 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Hold-OutMethod下分类器的性能指标.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).K-fold Cross Validation(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.
3).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: a.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。 b.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.
FDA最新版-药物分析程序及方法验证指导原则-中文翻译版
药品及生物制品的分析方法和方法验证指导原则 目录 1.介绍 (1) 2.背景 (2) 3.分析方法开发 (3) 4.分析程序内容 (3) A.原则/范围 (4) B.仪器/设备 (4) C.操作参数 (4) D.试剂/标准 (4) E.样品制备 (4) F. .................................................................................................................... 标准对照 品溶液的制备 (5) G.步骤 (5) H.系统适应性 (5) I.计算 (5) J.数据报告 (5) 5.参考标准和教材 (6) 6 分析方法验证用于新药，仿制药，生物制品和DMF (6) A.非药典分析方法 (6) B.验证特征 (7) C.药典分析方法 (8) 7.统计分析和模型 (8) A.统计 (8) B.模型 (8) 8.生命周期管理分析程序 (9) A.重新验证 (9) B.分析方法的可比性研究 (10) 1.另一种分析方法 (10) 2.分析方法转移的研究 (11) C.报告上市后变更已批准的新药，仿制药，或生物制品 (11) 9.美国FDA 方法验证 (12) 10.参考文献
前言 本指导原则草案，定稿后，将代表美国食品和药物管理局（FDA）目前关于这个话题目前的想法。它不会创造或赋予或任何人的任何权利，不约束FDA 或公众。您可以使用另一种方法，如果该方法符合适用的法律和法规的要求。如果你想讨论一个替代方法，请与FDA 工作人员负责实施本指南。如果你不能确定适当的FDA 工作人员，请拨打本指南的标题页上所列的电话号码。 介绍： 该修订指南草案将取代行业2000 年的指导分析方法和方法验证草案，并最终确定后，也将取代1987 年美国FDA 行业指南《提交的样品和分析数据的方法验证》。该草案提供了有关申请人如何提交分析程序和方法验证数据来支持说明原料药和制剂具有强度、质量、纯度和效用的文件。它会帮你收集信息和现有数据来支持你的分析方法。该指导原则适用于原料药和制剂产品涵盖新药申请（NDA），简化新药申请（仿制药），生物制品许可申请（BLA），以及这些申请的补充申请。在这个修订草案指导原则也适用于原料药和制剂产品涵盖二类药物主文件（DMFs）。 该修订指南草案补充了国际协调会议（ICH）Q2（R1）指导原则《分析程序的验证：开发和验证的分析方法Q2（R1）和方法的文本。 该修订指南草案不涉及研究性新药申请（IND）方法验证，但研究者在准备研究性新药申请时应考虑该指导原则中的建议。研究性新药申请需要在研究的每个阶段有足够的信息，以确保正确鉴别性，质量，纯度，强度和/或效力。对分析方法和方法验证的信息量将随研究中不同阶段而变化。有关分析程序和需提交的阶段方法验证资料方面的指导意见的研究中，申请者可以参考FDA 的指导原则《Ⅰ期研究药物的IND 的内容和格式，包括性状、疗效和生物技术衍生产品》。一般考虑在第三阶段的研究进行之前，分析方法和分析方法验证（例如，生物测定）是在FDA 行业指导原则《人类药物和生物制剂、化学、制造、控制信息会议》。 该修订指南草案不涉及生物和免疫化学检测的表征和许多原料药和制剂产品质量控制的具体方法验证的建议。例如，一些基于动物模型的生物测定，并且免疫原性评估或其它免疫测定具有独特的特征，应开发和验证过程中予以考虑。 此外，需要对现有的分析方法再验证时可能需要在制造过程中产品的生命周期的变化予以考虑。有关适当的验证方法的分析程序或者提交本指南中未提及的信息的问题，您应该向用FDA 产品质量评审人员咨询。 如果您选择了与本指导草案中不同的方式，我们建议您在提交申请前与相应的FDA 产品质量评审人员讨论。 FDA 的指南文件，包括本指导原则，不具有法律强制性的责任。相反，指南描述的是FDA 对某个主题目前的想法，并应仅作为建议，除非有明确的法律或法规要求的引用。使用“应该”这个词在FDA 指南意味着什么建议或推荐，但不是必需的。 II.BACKGROUND 背景 每个NDA 和ANDA 都必需包括必要的分析程序，以确保原料药和制剂的鉴别，强度，质量，纯度和效果.每个BLA 必须包括完整的制造方法描述，包括能够确保产品身份、质量、安全、纯度和有效的分析程序。数据必须能够用于建立满足精度和可靠性标准的分析方法并适合与拟定目的.对于BLAs 及补充补充，分析方法和方法验证是许可证申请或补充申请必须提交的一部分，并通过美国FDA
模型选择中的交叉验证方法综述
模型选择中的交叉验证方法综述 【摘要】：近些年来,统计学习作为一门新型学科,无论是在理论还是在应用方面都得到了巨大的发展,有许多重大的突破,并被成功的应用到模式识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别、图像识别、信息检索等许多计算机领域中。模型的选择和评估在统计学习中起着至关重要的作用,因为模型的好坏直接影响预测的准确性。在模型的选择和评估方面,已经有许多的方法被提出和应用到实际中,其中交叉验证由于其简洁性和普遍性被认为是一种行之有效的办法,尤其是在可用的数据较少的情况下,通过对数据的有效重复利用,交叉验证充分显示了其在模型选择方面的诸多优点。交叉验证的主要思想是将数据分成两部分,一部分用于模型的训练,另一部分用于对训练好的模型进行预测误差的估计,最后选择预测误差最小的模型作为最优模型。另外,由于对数据切分方式和切分次数的不同交叉验证已经生成了许多种不同的方法,如何针对手中的数据选用合适的交叉验证方法已经成为了人们研究的重点。针对交叉验证的有关问题,许多学者进行了大量的研究,得出了许多卓有成效的结果,但仍有许多问题没有得到解决。本文主要是对前人的研究成果进行一次全面的总结,在一个统一的框架下对研究成果进行一次梳理,分析前人的研究成果,为后继研究者们提供有用线索,并就统计学习中如何根据已有数据用交叉验证进行模型选择给出规律性建议。【关键词】：统计学习模型选择交叉验证 【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：硕士 【学位授予年份】：2013 【分类号】：O212.1 【目录】：中文摘要8-9ABSTRACT9-11第一章引言11-151.1研究背景及意义11-121.2国内外研究现状12-131.3本文研究方法和内容131.4文章结构安排13-15第二章统计学习框架15-192.1统计学习152.2监督学习15-192.2.1分类172.2.2回归17-182.2.3密度估计18-19第三章模型的评估与选择19-253.1模型性能的度量及其估计19-203.2偏倚、方差和模型复杂度203.3模型选择20-213.4模型选择方法21-25第四章交叉验证25-294.1交叉验证的产生254.2交叉验证方法分类25-29第五章交叉验证在模型选择中的应用29-355.1交叉验证的统计性质29-315.1.1偏差29-305.1.2方差30-315.2交叉验证与模型选择31-35第六章假设检验35-396.1McNemar检验356.2V折交叉验证配对t检验35-366.35×2交叉验证配对t检验36-376.45×2交叉验证配对F检验37-39第七章总结与展望39-417.1总结39-407.2展望40-41参考文献41-43致谢43-45个人简况及联系方式45-49 本论文购买请联系页眉网站。
最全交叉验证实验_公开普及版
交叉验证--Cross validation 交叉验证（Cross validation)，有时亦称循环估计，是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析，而其它子集则用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。一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize）。 交叉验证一般要尽量满足： 训练集的比例要足够多，一般大于一半 训练集和测试集要均匀抽样 其中第2点特别重要，均匀取样的目的是希望减少training/test set与完整集合之间的偏差(bias)，但却也不易做到。一般的作法是随机取样，当样本数量足够时，便可达到均匀取样的效果。然而随机也正是此作法的盲点，也是经常是可以在数据上做手脚的地方。举例来说，当辨识率不理想时，便重新取样一组training set与test set，直到test set的辨识率满意为止，但严格来说这样便算是作弊了 交叉验证主要分成以下几类： 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Hold-OutMethod下分类器的性能指标.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)K-fold cross-validation: 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。 优点：所有的样本都被作为了训练集和测试集，每个样本都被验证一次。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。 常用： ------十折交叉验证：10-fold cross validation------- 英文名叫做10-fold cross-validation是常用的K-CV测试方法。将数据集分成十分，轮流将其中9份作为训练数据，1份作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。10次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证（例如10次10折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。之所以选择将数据集分为10份，是因为通过利用大量数据集、使用不同学习技术进行的大量试验，表明10折是获得最好误差估计的恰当选择，而且也有一些理论根据可以证明这一点。但这并非最终诊断，争议仍然存在。而且似乎5折或者20折与10折所得出的结果也相差无几。 3)K * 2 folder cross-validation