外部验证数据集的选择方法
在机器学习和数据分析中，验证数据集的选择是一个至关重要的步骤，尤其是对于预测模型的验证。外部验证数据集的选择直接关系到模型的泛化能力，即模型对未知数据的预测能力。以下是基于搜索结果的建议：
1.数据分布的一致性
选择验证数据集时，应确保数据分布的一致性。这意味着验证数据集应尽可能地代表原始数据集，以便更准确地评估模型的性能。在搜索结果中，提到了一种常见的验证集选择方法，即随机选择验证集，即将原数据随机分为两组，一组用来做训练集，一组用来做验证集。这种方法的优点是简单易行，而且验证的结果通常较好。
2.避免数据重复收集
在收集外部验证数据集时，应避免重复收集同一批患者的数据。这是因为如果使用了重复的数据，可能会导致模型在某些方面的表现过于乐观，从而无法真实反映模型的泛化能力。
3.使用不同环境的数据
为了更好地评估模型的性能异质性，可以选择在不同环境下验证模型。例如，在大样本研究中，可以评估模型在不同环境中的预测性能；在小样本研究中，则可以使用交叉验证和重抽样法作为更有效的方法来评估模型的平均水平预测性能。
4.考虑样本量和模型复杂度
当样本数目较少时，可以采用交叉验证法。交叉验证法将数据集划分为k个大小相近的互斥子集，每次用k−1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集则作为测试集，以此进行kk组训练和测试，最终返回的是这kk个测试结果的均值。此外，当给定的样本充足时，可以将数据集分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用来训练模型，验证集用于模型的选择，而测试集用于最终对学习方法评估。
5.注意过度拟合和偏差的风险
为了避免过度拟合和偏差的风险，可以进行四折交叉验证。四折交叉验证可以降低这些风险，并且可以对每个识别模型中因素的重要性进行排序。此外，在选择验证数据集时，应确保其有足够的大小，以便能够可靠地评估预测性能。
6.使用独立的外部验证队列
为了保证模型的有效性，应在独立的外部验证队列中展示预测模型。这有助于证明模型的“泛化”能力，即用于建模数据以外的数据集的能力。同时，也可以使用别的医院/地区的数据验证，或者在后续研究中先收集相关数据，然后随访一定时间，用前瞻性研究验证模型的预测能力。
综上所述，选择外部验证数据集时应考虑数据分布的一致性、避免数据重复收集、使用不同环境的数据、考虑样本量和模型复杂度、注意过度拟合和偏差的风险以及使用独立的外部验证队列。这些方法可以帮助研究人员更准确地评估预测模型的性能，从而提高模型的泛化能力和实用性。
