交叉验证
交叉验证，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。交叉验证的目的，是用未用来给模型作训练的新数据，测试模型的性能，以便减少诸如过拟合和选择偏差等问题，并给出模型如何在一个独立的数据集上通用化（即，一个未知的数据集，如实际问题中的数据）。交叉验证的理论是由Seymour Geisser（英语：Seymour Geisser）所开始的。它对于防范根据数据建议的测试假设是非常重要的，特别是当后续的样本是危险、成本过高或科学上不适合时去搜集。
2024第九届教育与创新国际会议（EDUINNOV2024）涵盖主题包括但不仅限于交叉验证等领域，会议组委会诚邀全球相关领域的学者、专家参加此次国际会议，就相关热点问题进行探讨、交流，共同促进科学研究的进步与发展。
会议征稿
2024第九届教育与创新国际会议（EDUINNOV2024）诚邀学者、专家提交他们的研究摘要、论文并参会交流。
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摘要出版
会议接受英文摘要投稿，摘要录用后，将以会议摘要集的形式由 Science Publishing Group (SciencePG) 出版。
全文出版
论文全文被录用后，将根据主题在线出版在 Science Publishing Group (SciencePG) 的相关期刊上。合作期刊可被部分国外的检索机构检索，如WorldCat, CrossRef, Electronic Journals Library, Zeitschriftendatenbank, EZB, ResearchBib, Polish Scholarly Bibliography, Wissenschaftszentrum Berlin等。
