模型验证的目的
模型验证的主要目的是测定标定后的模型对未来数据的预测能力，即可信程度。由于预测的规划年数据不可能在现场得到，就需要借用现状或过去的观测值来进行验证。模型验证不仅关注模型的预测准确性，还涉及到模型设计的合理性、开发过程和结果的有效性、稳定性，以及模型是否符合业务逻辑、是否符合监管要求等因素。
模型验证的方法
1.灵敏度分析与拟合度分析
灵敏度分析和拟合度分析是两种常用的模型验证方法。灵敏度分析着重于确保模型预测值不会背离期望值，如相差太大，则可判断应调整模型。拟合度分析则是类似于模型标定的过程，主要用于校核观测值和预测值的吻合程度。
2.交叉验证
交叉验证是一种常用的模型验证方法，它通过重复使用数据，将建模样本数据集进行拆分，然后组合成不同的训练集和测试集，在训练集中训练模型，在测试集中评价模型。常见的交叉验证方法包括HoldOut交叉验证、KFold交叉验证、分层KFold交叉验证、ShuffleSplit交叉验证和LeavePOut交叉验证等。
HoldOut交叉验证：将整个数据集按照一定比例随机划分为训练集和验证集。这种方法是最基础的也是最简单的交叉验证方法，但由于在每次构建模型过程中，模型训练集上仅拟合一次，因此任务执行速度很快，但为了保证模型相对稳定，往往可以多次对数据进行拆分并训练模型，最后从中选择性能表现较优模型。
KFold交叉验证：将整个样本数据集拆分为K个相同大小的子样本，每个分区样本可以称为一个“折叠”，因此拆分后的样本数据可理解为K折。其中，某任意1折数据作为验证集，而其余K1折数据相应作为作训练集。模型训练后的最终精度评估，可以通过取K个模型在对应验证数据集上的平均精度。
分层KFold交叉验证：主要原理逻辑与K折交叉验证是类似的，仍然是将整个样本数据集拆分为K个部分，最关键的区别是分层K折交叉验证通过对目标变量的分层抽样，使得每个折叠数据集的目标变量分布比例，与整个样本数据的目标情况保持一致，有效解决样本不均衡的情况，因此是K折交叉验证的优化版，且更能满足实际业务场景的需求。
ShuffleSplit交叉验证：这种方法同样采用了样本数据随机拆分的思想，但实现过程主要有两个优点，一个是可以自由指定训练集与验证集的样本量大小，另一个是可以定义循环验证的重复次数n，相比K折交叉验证的固定K次重复明显更为灵活。
3.数据与业务逻辑验证
除了上述技术层面的验证方法，更重要的是对模型的业务逻辑进行验证，确认所建立的模型是否符合业务场景、应用客群。例如，入选的变量是否在该业务流程中能够采集到真实准确的数据、目标客群是否与建模时的开发样本客群保持一致等。
4.定性和定量验证过程
定性验证主要是确保定量方法合适的使用，获取违约概率，评级系统的完整性、客观性、可接受性和一致性，以及数据质量的验证等。定量验证包括评级验证过程、统计指标的计算过程、基于经验数据的解释等。
5.混淆矩阵与ROC曲线
通过混淆矩阵可以算出模型预测精度、正例覆盖率、负例覆盖率等指标，从而综合考虑模型的预测准确率。ROC曲线则是通过Sensitivity（正确预测到的正例数/实际正例总数）和Specificity（正确预测为负的负例数/实际负例总数）来评估模型的性能。
以上各种方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法进行模型验证。
