متناسب با متن زیر، یک عنوان انتخاب کرده و آن را خلاصه کنید

متن: فرض کنید ما یک مدل با یک یا چند پارامتر ناشناخته داریم و یک مجموعه‌داده که مدل مناسب است (مدل آموزشی). اگر ما یک نمونه مستقل از داده‌های اعتبارسنجی از همان جمعیت را به‌عنوان داده‌های آموزش در نظر بگیریم، به‌طور کلی معلوم می‌شود که این مدل داده‌های اعتبارسنجی متناسب با داده‌های آموزش نیست. اندازه این تفاوت احتمالا بزرگ است، به‌خصوص اگر اندازه مجموعه‌داده‌های آموزشی کوچک باشد یا زمانی که تعداد پارامترهای موجود در مدل بزرگ باشد. اعتبارسنجی متقابل یک راه برای برآورد اندازه این اثر است. در رگرسیون خطی، مقادیر پاسخ واقعی و n تا بردار p بعدی واریانس را داریم. اجزای هر بردار به‌صورت است. اگر ما از کمترین مربعات برای متناسب‌سازی یک تابع به‌صورت ابرصفحه به داده‌های استفاده کنیم، در واقع از خطای میانگین مربعات استفاده کرده‌ایم. این خطا برای پارامتر تخمین زده‌شده a به‌صورت زیر است: اگر مدل به‌درستی مشخص‌شده باشد می‌توان آن را در زیر فرض‌های خفیف نشان داد، که ارزش مورد انتظار mse برای مجموعه آموزشی است؛ بنابراین اگر ما مدل را محاسبه کنیم و محاسبات mse را بر روی مجموعه آموزش انجام دهیم، ما یک ارزیابی دارای اریبی و محرمانه از اینکه چگونه مدل یک مجموعه‌داده مستقل مناسب خواهد بود، دریافت خواهیم کرد. تخمین اریبی شده را در برآورد نمونه (به انگلیسی: in-sample estimate) از تناسب می‌نامند، در حالی که اعتبارسنجی متقابل یک برآورد غیر نمونه است. دو نوع متقابل اعتبارسنجی متمایز موجود است، اعتبارسنجی جامع و غیر جامع. روش‌های اعتبارسنجی جامع روش‌های اعتبارسنجی متقابل هستند که تمام روش‌های ممکن برای تقسیم نمونه اصلی را به یک آموزش و یک مجموعه اعتبارسنجی آزمایش می‌کنند. اعتبارسنجی خارج از صفحه، شامل استفاده از مشاهدات p به‌عنوان اعتبارسنجی و مشاهدات باقی‌مانده به‌عنوان مجموعه آموزشی است. این امر در تمام روش‌ها برای کاهش نمونه اصلی در مجموعه اعتبارسنجی مشاهدات و یک مجموعه آموزشی تکرار می‌شود. این روش نیازمند آموزش و تأیید مدل بار است جایی که تعداد مشاهدات در نمونه اصلی است و ضریب دوجمله‌ای است. برای و هر مقدار متوسط بزرگ این روش می‌تواند از نظر محاسباتی غیر عملی باشد. برای مثال با و صد درصد. اعتبارسنجی یک‌طرفه (loocv) یک مورد خاص از اعتبارسنجی متقابل با است. این فرایند شبیه جک‌نایف (به انگلیسی: jackknife) است؛ …
جواب:
"روش اعتبار سنجي متقاطع" میتواند عنوان مناسب و "اعتبارسنجی متقابل ، یک روش ارزیابی مدل است که تعیین می‌نماید نتایج یک تحلیل آماری بر روی یک مجموعه‌داده تا چه اندازه قابل تعمیم و مستقل از داده‌های آموزشی است . این روش به‌طور ویژه در کاربردهای پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرد تا مشخص شود مدل موردنظر تا چه اندازه در عمل مفید خواهد بود . به‌طور کلی یک دور از اعتبارسنجی ضربدری شامل افراز داده‌ها به دو زیرمجموعه مکمل ، انجام تحلیل بر روی یکی از آن زیرمجموعه‌ها (داده‌های آموزشی) و اعتبارسنجی تحلیل با استفاده از داده‌های مجموعه دیگر است (داده‌های اعتبارسنجی یا آزمایش) .برای کاهش پراکندگی ، عمل اعتبارسنجی چندین بار با افرازهای مختلف انجام و از نتایج اعتبارسنجی‌ها میانگین گرفته می‌شود ." میتواند خلاصه ی مناسبی برای این متن باشد