模型及评估
模型评估报告总结范文模板
模型评估报告总结范文模板模型评估报告总结范文：本次模型评估报告针对某某模型进行了深入的分析和评估，以下是对模型性能、效果、稳定性和可用性的总结。
首先，针对模型的性能评估，我们从准确率、精确率、召回率和F1值等多个指标进行了评估。
通过对实际样本和模型预测结果的比对分析，我们发现该模型在准确率和F1值上表现良好，达到了我们的预期。
精确率和召回率也在一个相对较高的水平上，说明模型能够较好地识别出正负样本。
然而，模型在某一特定类别的识别能力有待提高，我们将在后续工作中对此进行改进。
其次，我们对模型的效果进行了评估。
通过对模型预测结果的可解释性、可视化呈现以及错误分类样本的分析，我们发现模型在一些特定情况下预测效果不佳，如样本噪声较大或样本分布发生变化时。
这提示我们需要进一步改进模型的鲁棒性和泛化能力，以适应更多样本场景。
再次，我们对模型的稳定性进行了评估。
通过对同一批样本多次运行模型并观察预测结果的一致性，我们发现该模型在不同时间和不同条件下的预测结果相对稳定。
然而，对一些边缘样本和少数样本的预测结果存在较大的波动，这需要我们对数据进行进一步筛选、采样和增强，以提高模型的鲁棒性。
最后，我们对模型的可用性进行了评估。
通过对模型训练时间、推理时间和资源占用情况的考察，我们发现该模型在硬件设备和时间成本上相对可接受。
此外，我们还评估了模型的易用性，包括模型的部署便捷性、接口友好性和使用文档的完整性。
在这方面，该模型表现出色，用户能够快速部署并使用模型进行推断任务。
综上所述，该模型在性能、效果、稳定性和可用性方面表现良好，但仍存在一些改进空间。
我们将继续优化模型的特定类别识别能力和鲁棒性，以及进一步完善模型的易用性。
我们相信通过不断的努力和改进，该模型将能够更好地满足用户需求，并在实际应用中发挥更大的作用。
常用的评价模型有哪些方法
常用的评价模型有哪些方法评价模型是指用于对某个事物、现象或者人的品质、性能、特点等进行评价和判断的方法或模型。
评价模型的应用范围广泛，可用于评价商品、服务、文化产品、科研成果等各个领域。
下面将介绍几种常用的评价模型。
1. SWOT分析模型SWOT分析是一种常用的评价模型，它包括分析某个事物或现象的优势、劣势、机会和威胁。
通过分析事物内部的优势和劣势，以及外部的机会和威胁，可以评估事物的整体情况和发展潜力。
2. 五力模型五力模型是由麦肯锡咨询公司的迈克尔·波特提出的，用于评估某个行业的竞争力和吸引力。
五力模型包括对竞争对手、潜在进入者、替代品、供应商和顾客的分析，以及对各种因素之间相互关系的评估。
3. 手机福利性评价模型手机福利性评价模型是针对手机产品的评价模型。
该模型包括功能性、便利性、安全性、性能和外观等方面的评估指标。
通过对这些指标的综合评估，可以对手机产品的福利性进行评价。
4. 层次分析法层次分析法是一种常用的多准则决策方法，常用于对不同方案或决策进行评价和比较。
该方法通过构建一个层次结构，将评价指标按照不同的层次排列，并通过对比两两指标之间的重要性，最终确定最优方案。
5. 主成分分析模型主成分分析是一种常用的数据降维和变量筛选方法，可用于评估指标的重要程度和贡献率。
主成分分析通过将原始指标重新组合，得到少数几个综合指标，代表了原始指标的大部分信息，从而进行评价和比较。
6. 评分卡模型评分卡模型是一种常用的信用风险评估模型，通常用于对借款人的信用情况进行评价。
评分卡模型通过对一系列影响信用风险的因素进行评估和权重分配，计算出一个综合得分，用于判断借款人的信用等级。
7. 文献引用分析模型文献引用分析是一种常用的科学研究评价方法，用于评估某个科学领域的发展水平和学术影响力。
文献引用分析通过对学术论文的引用情况进行统计和分析，可以得出某个学者或机构在某个领域的学术地位和贡献度。
8. 因子分析模型因子分析是一种常用的数据降维和指标筛选方法，可用于对数据集中的共性因素进行评价。
评估活动效果的模型
评估活动效果的模型
评估活动效果的模型可以采取不同的形式，具体取决于活动的性质和目标。
以下是一些常见的评估模型：
1.目标达成度模型：这种模型根据活动的具体目标，制定出相应的评估标准，
例如活动的参与人数、销售额、反馈评分等。
通过对这些标准的实际达成情况进行评估，可以衡量活动的成功程度和效果。
2.投资回报率模型：这种模型通过计算活动的投入成本和产生的收益，评估
活动的经济效益。
它可以帮助决策者判断活动的盈利能力和投资价值，以便做出是否继续开展或扩大活动的决策。
3.满意度调查模型：这种模型通过向参与者或相关利益方发放调查问卷，了
解他们对活动的满意度、建议和意见。
通过分析调查结果，可以评估活动的社会效益和客户满意度，进而改进活动策划和组织。
4.关键绩效指标模型：这种模型根据活动的战略目标，制定出关键绩效指标，
例如活动宣传覆盖率、参与者的转化率、客户重复购买率等。
通过对这些指标的实际数据进行评估和分析，可以衡量活动的关键绩效表现和战略目标的实现情况。
5.平衡计分卡模型：这种模型将活动的财务、客户、内部业务过程和学习与
成长四个方面进行综合评估，以全面衡量活动的绩效。
它可以帮助组织从多个角度了解活动的整体效果，以便做出综合决策。
以上是一些常见的评估活动效果的模型，不同的模型各有优缺点，应根据具体情况选择适合的模型进行评估。
同时，评估活动效果还应考虑数据的可靠性和客观性，以确保评估结果的准确性和公正性。
商业模型与资产评估方法
商业模型与资产评估方法商业模型和资产评估是企业经营中非常重要的两个方面。
商业模型是指企业如何创造价值、实现盈利的方法和途径，而资产评估是对企业的各类资产进行估值和评估的过程。
本文将围绕商业模型和资产评估方法展开讨论。
一、商业模型商业模型是企业经营的基础，它决定了企业的盈利能力和竞争优势。
常见的商业模型包括产品销售模型、订阅模型、广告模型等。
不同的企业可以根据自己的定位和市场需求选择合适的商业模型。
1. 产品销售模型产品销售模型是指企业通过销售产品实现盈利的方式。
这种模型适用于制造业和零售业等直接面向消费者的行业。
企业通过生产和销售具有竞争力的产品，获得销售收入，并通过控制生产成本和提高销售额度实现盈利。
2. 订阅模型订阅模型是指企业通过定期向用户提供服务或内容，收取一定费用的模式。
这种模型适用于媒体、软件、互联网等行业。
企业通过提供高质量的服务或内容，吸引用户进行订阅，实现稳定的收入来源和长期的客户关系。
3. 广告模型广告模型是指企业通过向广告主提供广告位，获得广告费用的模式。
这种模型适用于媒体、平台等具有大量用户流量和曝光度的企业。
企业通过提供有效的广告渠道和优质的用户群体，吸引广告主投放广告，实现盈利。
二、资产评估方法资产评估是对企业的各类资产进行估值和评估的过程，帮助企业了解自身价值和财务状况，做出合理的决策。
常见的资产评估方法包括市场比较法、收益法和成本法。
1. 市场比较法市场比较法是根据市场上类似或相似资产的交易价格，来确定资产的价值。
这种方法适用于具有比较完善的市场交易数据的资产，如房地产、股票等。
通过比较市场上相似资产的交易价格和特征，可以估计出资产的市场价值。
2. 收益法收益法是根据资产的未来收益来确定资产的价值。
这种方法适用于产生稳定现金流的资产，如租赁产业、知识产权等。
通过评估资产的未来收入和风险，结合贴现率计算出资产的现值，从而确定资产的价值。
3. 成本法成本法是根据资产的重建成本或替代成本来确定资产的价值。
模型评估报告总结分析方法
模型评估报告总结分析方法模型评估报告是对机器学习模型进行评估和分析的重要工具。
在评估报告中，我们通常会包括模型性能评估、特征重要性分析、模型误差分析等内容。
下面以分类模型为例，总结分析模型评估报告的方法。
1. 模型性能评估：模型性能评估是模型评估报告的核心部分，通常包括准确率、精确率、召回率、F1值等指标的计算和分析。
可以使用混淆矩阵来计算这些指标，然后根据具体需求进行分析。
例如，我们可以计算模型的准确率，这是指模型预测正确样本的比例。
较高的准确率意味着模型的整体性能较好，但需要注意是否有类别不平衡的情况，导致准确率不准确。
可以使用精确率和召回率来更全面地评估模型的性能。
2. 特征重要性分析：特征重要性分析是对模型中各个特征的重要性进行评估和分析。
可以使用特征重要性排序、特征重要性图表等方式来展示特征的重要性。
例如，可以使用随机森林等模型来计算特征的重要性。
得到特征重要性后，可以根据重要性排序来选择特征，进一步提高模型的性能。
同时，特征重要性分析还可以帮助我们理解数据中的重要特征，并对模型的解释性进行评估。
3. 模型误差分析：模型误差分析是对模型在不同类别、不同样本上的错误进行分析。
通过分析模型在不同类别上的误差，可以帮助我们理解模型的偏差和方差，找到模型改进的方向。
例如，可以计算不同类别的精确率和召回率，分析模型在各个类别上的表现。
如果模型在某些类别上的表现较差，可以进一步分析错误的原因，比如是否存在类别不平衡、样本标签错误等。
此外，还可以通过模型的学习曲线来分析模型的偏差和方差。
学习曲线可以帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合，并找到调整模型的方法。
综上所述，模型评估报告的分析方法主要包括模型性能评估、特征重要性分析和模型误差分析。
通过对模型性能、特征重要性和模型误差的分析，可以帮助我们理解模型的表现、发现模型的问题，并提出改进的方法。
这些分析方法在模型评估和优化过程中非常重要。
如何在数据分析中进行模型验证与评估
如何在数据分析中进行模型验证与评估数据分析在当今社会中扮演着重要的角色，而模型验证与评估是数据分析过程中不可或缺的一部分。
本文将探讨如何在数据分析中进行模型验证与评估，以提高数据分析的准确性和可靠性。
一、模型验证的重要性模型验证是数据分析过程中的关键环节，它能够帮助我们确定所构建的模型是否能够准确地预测未知数据。
在进行模型验证之前，需要明确模型的目标和假设，并选择适当的评估指标。
模型验证的结果将直接影响我们对数据的解释和决策，因此，它的重要性不可忽视。
二、交叉验证方法交叉验证是一种常用的模型验证方法，它通过将数据集划分为训练集和测试集来评估模型的性能。
其中，训练集用于构建模型，而测试集则用于验证模型的预测能力。
常见的交叉验证方法包括K折交叉验证和留一法交叉验证。
在K折交叉验证中，数据集被划分为K个相等大小的子集，每次将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集。
通过多次重复这个过程，可以得到K个模型的性能评估结果，进而对模型的性能进行评估。
而留一法交叉验证则是将每个样本单独作为测试集，其余样本作为训练集。
这种方法在数据集较小且计算资源有限时比较适用，但由于计算量较大，所以通常不适用于大规模数据集。
三、评估指标的选择在进行模型验证时，选择适当的评估指标是十分重要的。
常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例，精确率是指模型预测为正例的样本中实际为正例的比例，召回率是指模型正确预测为正例的样本占实际为正例的样本数的比例，而F1值则是精确率和召回率的调和平均数。
评估指标的选择应根据具体的问题和模型的特点来确定。
例如，在二分类问题中，如果关注的是准确率，那么可以选择准确率作为评估指标；如果关注的是模型对正例的预测能力，那么可以选择精确率或召回率作为评估指标。
四、模型评估与改进在进行模型评估时，除了选择适当的评估指标外，还需要考虑模型的泛化能力和稳定性。
第三章 价值评估方法及模型
[例]运用FCFF模型评估具有过高杠杆公司的价值：时代华 纳公司 时代华纳公司1992年底的债务账面价值为9678百万美元， 这主要是1989年华纳通信公司融资收购时代公司的结果。 公司股票价格为每股33美元，在外股票总数有375百万股。 时代华纳公司1992年报告的净利润是86百万美元，1992年 的EBIT是1225百万美元，利息费用是10亿美元。资本支出 1172百万美元被等额的折旧所抵消。1992年的总收入为 13070百万美元，营运资本为220百万美元。所得税率是 36%，资本成本估计为10.11%。 根据基本面分析得出，1993年到1997年的增长率为8%， 1998年以后将为6%。
4、三阶段股息折现模型： 该模型假设公司依长阶段。
E0 (1 g a )t a t n Dt En (1 g n ) n P0 t t n ( 1 r ) ( 1 r ) ( r g )( 1 r ) t 1 t n11 n
FCFE1 P0 r gn
2、两阶段的股权自由现金流量模型： 适用于评估初期增长很快，而后维持稳定增长速 度的公司价值。
t n FCFEt Pn FCFEt FCFEn1 P0 t n t n ( 1 r ) ( 1 r ) ( 1 r ) ( r g )( 1 r ) t 1 t 1 n t n
t n1
三、股权自由现金流量折现模型
股权自由现金流量是支付完所有的利息和本金以 及用于维持现有资产和增加新资产的资本支出以后 的剩余现金流量。
股权自由现金流量=净利润+折旧-资本支出 -营运资本变动-归还本金+新债发行 =净利润-(1-)(资本支出-折旧) -(1-)(营运资本变动)
质量管理体系评估模型及评价指标体
质量管理体系评估模型及评价指标体质量管理体系评估模型及评价指标体是用来评估和监控组织质量管理体系效果和运行情况的工具。
它帮助组织了解其质量管理体系的成熟度和优劣，并提供反馈和改进建议。
以下是一些常用的质量管理体系评估模型及评价指标体：1.ISO9001质量管理体系：ISO9001质量管理体系是被广泛认可和采用的国际标准。
评估模型主要包括组织结构、流程、纪律、资质和能力等方面。
评价指标体包括质量方针、目标、质量计划、质量手册、程序文件、工作指导书、记录等。
2.EFQM商业卓越模型：EFQM商业卓越模型是基于欧洲商业卓越基金会（EFQM）发展的一套评估模型。
评估模型包括领导力、战略规划、人力资源、流程管理、客户关系、创新、持续改进等方面。
评价指标体包括组织定位、目标实现、鼓励创新、领导风格、团队合作等。
3.TQM全面质量管理模型：TQM全面质量管理模型是一种综合评估模型，它强调以客户为中心的质量管理。
评估模型包括质量方针、质量计划、质量控制、质量改进等方面。
评价指标体主要包括客户满意度、产品和服务质量、质量管理效果等。
4. Six Sigma六西格玛模型：Six Sigma六西格玛是一种数据驱动的质量管理方法，旨在减少过程中的变异性。
评估模型主要包括定义、测量、分析、改进和控制等阶段。
评价指标体是基于数据和统计分析，包括缺陷率、过程能力指数等。
5.业务协同评估模型：业务协同评估模型是一种综合评估模型，它着重评估组织内部各业务之间的协同程度。
评估模型包括业务规划与目标、业务流程与流程改进、业务团队合作等方面。
评价指标体主要包括信息共享、质量协同、资源协同、风险协同等。
这些评估模型和评价指标体可以用于不同类型和规模的组织，帮助他们评估和改进其质量管理体系，并提高组织质量管理的效果和效率。
同时，这些模型和指标体也可以相互结合使用，根据组织特定的需求和目标来自定义评估模型和指标。
最终，目标是实现组织质量管理的持续改进和卓越。
本文将介绍常用的模型评估指标和方法
本文将介绍常用的模型评估指标和方法【前言】在机器学习领域，模型的评估是非常重要的一环。
只有通过准确的评估指标和方法，我们才能客观地评估模型的性能和效果，并做出相应的优化和改进。
本文将介绍一些常用的模型评估指标和方法，帮助读者更好地理解和应用于实践中。
【一、模型评估指标】在模型评估中，我们需要考虑几个重要的指标，以便全面评估模型的性能。
以下是一些常用的模型评估指标：1. 精度（Accuracy）：精度是最常见的评估指标之一，它表示模型正确预测的样本数量占总样本数量的比例。
精度越高，模型的性能越好。
2. 召回率（Recall）：召回率衡量了模型正确预测正样本的能力，即模型能够识别出所有真实正样本的比例。
召回率越高，模型对正样本的识别能力越好。
3. 精确率（Precision）：精确率衡量了模型预测为正样本的样本中，真实正样本的比例。
精确率越高，模型对正样本的判断越准确。
4. F1值（F1-score）：F1值综合考虑了精确率和召回率，是一个综合评估模型性能的指标。
F1值越高，模型的性能越好。
5. AUC-ROC：AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，表示模型在不同阈值下的真正例率（TPR）和假正例率（FPR）之间的权衡。
AUC-ROC越接近1，模型的性能越好。
【二、模型评估方法】除了评估指标，模型评估还需要考虑评估方法，以保证评估的准确性和可靠性。
以下是一些常用的模型评估方法：1. 留出法（Holdout Method）：将数据集划分为训练集和测试集，用训练集训练模型，再用测试集评估模型的性能。
留出法简单易行，但由于数据集划分的随机性，评估结果可能不够稳定。
2. 交叉验证（Cross Validation）：将数据集划分为K个子集，依次选取其中一个子集作为验证集，剩下的K-1个子集作为训练集，重复K次，最后取平均评估结果。
交叉验证可以充分利用数据集，降低评估结果的随机性。
3. 自助法（Bootstrap）：自助法通过有放回地采样产生多个采样集，并用这些采样集训练模型和评估性能。
模型评估的方法
模型评估的方法模型评估是机器学习中非常重要的一环，它能够帮助我们了解我们构建的模型在解决特定问题上的表现如何。
在实际应用中，我们需要选择合适的评估方法来评价我们的模型，以便更好地优化和改进模型的性能。
本文将介绍一些常用的模型评估方法，帮助读者更好地了解和选择适合自己应用场景的评估方法。
1. 准确率（Accuracy）。
准确率是最常见的模型评估指标之一，它表示模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
准确率的计算公式为，准确率=预测正确的样本数/总样本数。
在一些平衡的数据集中，准确率是一个很好的评估指标，但在不平衡的数据集中，准确率可能会受到样本分布的影响，因此需要结合其他评估指标进行综合考虑。
2. 精确率（Precision）和召回率（Recall）。
精确率和召回率是用来评估二分类模型性能的重要指标。
精确率表示模型预测为正样本中真正为正样本的比例，计算公式为，精确率=真正为正样本数/预测为正样本数。
召回率表示真正为正样本中被模型预测为正样本的比例，计算公式为，召回率=真正为正样本数/实际为正样本数。
精确率和召回率通常是一对矛盾的指标，需要根据具体的应用场景进行权衡。
3. F1值。
F1值是精确率和召回率的调和平均数，它综合考虑了精确率和召回率的性能，适用于评估分类模型的整体性能。
F1值的计算公式为，F1=2精确率召回率/(精确率+召回率)。
F1值越高，表示模型的性能越好。
4. ROC曲线和AUC值。
ROC曲线是用来评估二分类模型性能的重要工具，它以真正例率（TPR）为纵轴，假正例率（FPR）为横轴，展现了在不同阈值下模型的性能。
AUC值是ROC曲线下的面积，用来衡量模型性能的好坏，AUC值越大，表示模型的性能越好。
5. 混淆矩阵。
混淆矩阵是用来展现模型预测结果的一种矩阵形式，它包括真正例（TP）、假正例（FP）、真负例（TN）和假负例（FN）四个指标。
混淆矩阵可以帮助我们直观地了解模型的预测情况，从而更好地评估模型的性能。
模型的训练模式和评估模式
模型的训练模式和评估模式
模型的训练模式是指使用已知的数据集来训练模型的过程。
训练模型的主要目的是通过使用一定的算法来提高模型的准确度和泛化能力，使其能够更好地适应未知的数据样本。
在训练模式中，通常需要将数据集拆分为训练集和验证集。
训练集用于训练模型，验证集用于评估模型在训练过程中的准确度和泛化能力。
模型的评估模式是指使用测试数据集来评估已经训练好的模型的性能。
在评估模式中，测试数据集通常是独立于训练数据集的。
评估模型的主要目的是检验模型的准确度和泛化能力，判断其是否可以成功应用于实际情境中。
评估模型的常见方法包括计算模型的准确率、召回率、精度等指标，以及生成混淆矩阵以便更好地分析模型在各类别上的表现。
总体而言，在模型的训练模式中，我们需要将数据集拆分为训练集和验证集，并对模型进行训练；在模型的评估模式中，我们需要使用测试数据集对模型进行评估，并分析模型的性能表现。
这两种模式都扮演着相当重要的角色，以确保模型的质量和完整性。
机器学习模型的建立与评估方法
机器学习模型的建立与评估方法随着计算机技术和算法的不断进步，机器学习技术已经广泛应用于各行各业。
在机器学习中，模型的建立和评估是非常重要的环节。
一、模型的建立模型的建立是机器学习中的一个非常关键的环节。
在建立模型之前，需要进行数据的预处理，包括数据清洗、数据变换等步骤。
数据预处理的好坏会直接影响到模型的建立效果。
在建立模型时，需要选择合适的算法，并根据实际应用场景灵活调整算法参数。
在选择算法时，需要考虑算法的效率和准确性。
常用的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
在模型建立之后，还需要对模型进行调优和优化。
通常，可以使用交叉验证、网格搜索等方法，寻找最优的参数组合。
另外，还可以使用正则化方法来防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。
二、模型的评估模型的评估是机器学习中另一个非常重要的环节。
在评估模型时，需要使用一定的指标来衡量模型的性能。
常用的指标包括准确率、召回率、F1-score等。
在进行模型评估时，需要使用测试数据集或交叉验证数据集来验证模型的性能。
通常，测试数据集是从原有数据集中划分出来的，用于模型的评估。
交叉验证是一种更加严谨的评估方法，它可以有效避免过拟合的问题。
除了指标和数据集的选择，模型评估还需要考虑模型的复杂度和可解释性。
模型的复杂度过高可能导致过拟合的问题，而过低则可能导致欠拟合的问题。
模型的可解释性对于实际应用非常重要，因为它可以帮助我们理解模型的工作原理，并采取相应的措施来提高模型的性能。
三、总结在机器学习中，模型的建立和评估是非常重要的环节。
在建立模型时，需要注意数据的预处理，选择合适的算法，并调整算法参数。
在模型的评估过程中，需要使用一定的指标和数据集来验证模型的性能，并考虑模型的复杂度和可解释性。
只有通过不断改进模型建立和评估方法，才能提高机器学习的应用效果。
机器学习模型的模型评估问题及方法
机器学习模型的模型评估问题及方法机器学习在各个领域中扮演着越来越重要的角色，而模型评估是确保机器学习模型准确性和可靠性的关键步骤。
本文将探讨机器学习模型的模型评估问题以及常用的评估方法。
一、模型评估问题在使用机器学习模型之前，我们需要对其进行评估，以确定其在未知数据上的性能和可靠性。
模型评估问题主要包括以下几个方面：1. 过拟合与欠拟合：过拟合指模型在训练集上表现良好，但在未知数据上表现较差；欠拟合指模型无法充分学习训练数据的特征，导致无法很好地拟合训练集。
2. 方差与偏差：方差反映了模型对于数据的波动敏感程度，偏差则反映了模型对数据的拟合程度。
高方差意味着模型对数据过敏感，可能会出现过拟合问题；高偏差则表示模型对数据不敏感，可能会出现欠拟合问题。
3. 精确度与召回率：在分类问题中，精确度指模型预测为正例且实际为正例的样本比例，召回率指实际为正例且被模型预测为正例的样本比例。
在不同应用场景下，精确度和召回率的权衡取舍会有所不同。
二、模型评估方法为了解决上述模型评估问题，我们可以采用以下几种常用的模型评估方法：1. 留出法（Holdout）：将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型训练，测试集用于评估模型性能。
留出法简单直观，但可能会因为随机性带来评估结果的不确定性。
2. 交叉验证（Cross Validation）：将数据集划分为K个子集，每次选择其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集。
这样可以进行K次训练和验证，最终将K次评估结果的平均值作为模型的性能评估。
3. 自助法（Bootstrap）：由于留出法和交叉验证可能会浪费数据，自助法可以通过有放回地从原始数据集中采样生成与原始数据集大小相等的训练集，在剩余样本上进行测试。
由于每次采样可能包含重复样本，因此自助法适用于数据集较小的情况。
4. ROC曲线与AUC：ROC曲线是以不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）为横纵坐标绘制的曲线，用于评估模型在不同阈值下的性能。
简述常见的模型评估方法。
简述常见的模型评估方法。
常见的模型评估方法包括以下几种：1.准确率（Accuracy）：即正确分类的样本数占总样本数的比例。
当数据集中有类别不平衡问题时，准确率可能会出现误导性，因为算法可能会更倾向于预测样本出现较多的类别。
2.精确率（Precision）：也称为阳性预测值或查准率，它定义了所有预测为正类别的样本中，实际为正类别的比例。
精确率可以通过公式TP / (TP + FP) 计算，其中TP 表示真正类别数量，FP 表示假正类别数量。
3.召回率（Recall）：也称为灵敏性、真正类别率或查全率，它定义了所有实际为正类别的样本中，能够被正确预测为正类别的比例。
召回率可以通过公式TP / (TP + FN) 计算，其中TP 表示真正类别数量，FN 表示假负类别数量。
4.F1得分（F1-Score）：精确率和召回率的综合评估指标，它是精确率和召回率的调和平均数，可以通过公式2 * (精确率* 召回率) / (精确率+ 召回率) 计算。
5.ROC曲线：接收者操作特征曲线，它以假正类率（FPR）为横轴，真正类率（TPR）为纵轴，通过不同分类阈值下的表现绘制的曲线。
ROC曲线可以用于评估分类模型的性能，曲线下面积（AUC）越大，模型的性能越好。
6.混淆矩阵：通过将预测结果与实际真实结果组合成一个矩阵，用来评估分类模型的性能。
混淆矩阵可以计算精确率、召回率和F1得分等指标。
7.K折交叉验证：将训练数据集划分为K个子集，每次将其中一个子集作为验证集，其余的K-1个子集作为训练集，进行模型训练和评估。
K折交叉验证可以更准确地评估模型的性能，避免因数据集划分的不同而产生的随机性。
这些评估方法可以根据具体任务和需求来选择使用，综合多个评估指标可以更全面地评估模型的性能。
动物模型建立及评价方法综述
动物模型建立及评价方法综述动物模型在生命科学研究中扮演着重要的角色，可以帮助科学家们更好地理解和预测人类疾病的发展过程，在药物研发和治疗方法的探索中也起到了关键的作用。
本文将综述动物模型的建立及评价方法，旨在帮助读者更好地了解和使用这些科学工具。
一、动物模型的建立方法1. 选择合适的动物物种在建立动物模型之前，首先需要根据研究的目的选择合适的动物物种。
一般来说，小鼠、大鼠和猪常被用作疾病模型的研究对象，因为它们与人类在基因组、生理学和疾病发展等方面存在相似性。
然而，不同的研究目的需要选择不同的动物物种，例如神经系统研究通常使用小鼠，心血管系统研究则常用猪作为模型。
2. 建立疾病模型为了模拟人类疾病的发展过程，科学家们通常需要采用各种方法来建立相应的动物模型。
例如，可以通过基因敲除、基因编辑、化学诱导和生物学干预等手段来制造疾病模型。
这些方法可以使动物产生与人类疾病相似的症状和生理变化，从而更好地研究疾病的机制和治疗方法。
3. 考虑伦理问题在进行动物模型研究时，科学家们也需要充分考虑伦理问题和动物福利。
他们需要确保动物的生活质量，并采取必要的措施来减少动物的痛苦和病情。
二、动物模型的评价方法1. 临床相关性评价在评价动物模型时，首先需要考虑它与人类疾病的相关性。
即模型产生的症状和生理变化是否与人类疾病一致，并能够预测治疗方法的疗效。
这需要进行大量的比较研究和数据分析，从而确保动物模型的可靠性和有效性。
2. 生物学特性评价动物模型的生物学特性评价是评估其可靠性和适用性的重要指标之一。
例如，模型的遗传特性、生理指标和器官功能等是否与人类相似，是否能够模拟人类疾病的发展过程等，这些都是评价动物模型生物学特性的关键要素。
3. 可重复性和稳定性评价科学研究的可靠性和稳定性是评价动物模型的重要指标。
因此，在模型建立后，科学家们需要进行多次重复实验来验证实验结果的稳定性和可重复性。
只有在这些实验中得出一致的结果，并能够预测人类疾病的发展过程，才能认为动物模型是可靠的。
智能制造能力成熟度模型 模型解读及评估
智能制造能力成熟度模型模型解读及评估智能制造能力成熟度模型是一个评估企业智能制造能力的综合性指标体系。
通过对企业在人员、流程、技术、设备等方面的现状进行评估，帮助企业了解自身在智能制造方面的优势和不足，进而制定相应的发展战略和规划。
本文将对智能制造能力成熟度模型进行解读和评估。
首先，智能制造能力成熟度模型的核心内容包括五个方面：组织管理、产品设计、生产制造、供应链管理和客户服务。
在组织管理方面，评估企业的管理层是否重视智能制造，是否有明确的发展目标和计划。
在产品设计方面，评估企业是否具备设计智能化产品的能力，是否能够快速响应市场需求。
在生产制造方面，评估企业的生产设备是否智能化，是否能够实现自动化生产。
在供应链管理方面，评估企业的供应链是否高效、灵活，是否能够及时响应市场变化。
在客户服务方面，评估企业是否能够通过智能化技术提升客户体验，提高客户满意度。
其次，评估企业的智能制造能力要根据实际情况进行具体分析。
首先，需要对企业的现状进行全面了解，包括组织结构、人员素质、流程管理、技术设备等方面。
然后，可以根据智能制造能力成熟度模型中的指标对企业进行评估，分析企业在各个方面的得分情况，找出存在的问题和瓶颈。
最后，结合企业的实际情况，制定相应的改进措施和计划，逐步提升企业的智能制造能力。
最后，智能制造能力成熟度模型的评估结果可以为企业提供重要的参考和指导。
通过对企业智能制造能力的评估，企业可以全面了解自身的优势和不足，有针对性地进行改进和提升。
同时，评估结果还可以为企业制定未来发展战略和规划提供依据，帮助企业在智能制造领域保持竞争优势。
综上所述，智能制造能力成熟度模型是一个重要的评估工具，可以帮助企业了解和提升自身的智能制造能力。
通过对模型的解读和评估，企业可以更好地发展智能制造，提升竞争力，实现可持续发展。
希望企业可以认真对待智能制造能力的评估，不断优化和提升自身的智能制造能力。
科技成果价值评估模型及方法
科技成果价值评估模型及方法科技成果价值评估是指对科技成果进行经济价值、技术价值、社会价值等多方面的评估，并根据评估结果确定科技成果的实际价值。
科技成果的价值评估对科技创新活动具有重要意义，可以帮助科研机构和企业科学决策，提高科技成果转化的效率。
本文将介绍科技成果价值评估的模型和方法。
一、科技成果价值评估模型1.综合评估模型：综合评估模型是基于多个评估指标构建的，可以综合考虑科技成果的经济、技术和社会价值。
该模型通常通过建立评估指标体系，对科技成果进行多维度评估，并采用加权平均法对各个指标进行综合评分。
综合评估模型可以较全面地反映科技成果的价值，但是指标的选择和权重的确定需要科研机构和企业根据实际情况进行调整。
2.层次分析模型：层次分析模型是一种基于层次结构的评估方法，可以将科技成果的价值评估问题分解成多个层次，从而对各个层次进行评估。
该模型通常使用专家问卷调查、专家评分等方法确定各个层次的权重，并计算各个层次的相对重要性。
层次分析模型的优点是能够将需求和资源进行匹配，但是对专家的选择和问卷调查的设计要求较高。
3.成本效益模型：成本效益模型是一种基于成本效益分析的评估方法，可以通过对科技成果的成本和效益进行量化分析，从而确定科技成果的经济价值。
该模型通常使用贴现率、成本效益比等指标来评估科技成果的经济效益。
成本效益模型的优点是能够对经济效益进行量化分析，但是对成本和效益的测算需要较精确的数据支持。
二、科技成果价值评估方法1.基于数据分析的方法：基于数据分析的方法是通过对历史数据和统计数据的分析，对科技成果进行评估。
该方法主要通过对科技成果的相关数据进行挖掘和分析，包括科技成果的发展趋势、市场需求、行业竞争等方面的数据，从而确定科技成果的价值。
该方法的优点是能够对科技成果的发展趋势进行预测，但是对数据的选择和分析方法要求较高。
2.基于专家评估的方法：基于专家评估的方法是通过请专家对科技成果进行评估，从而确定科技成果的价值。
人工智能开发中的模型评估与性能分析
人工智能开发中的模型评估与性能分析人工智能的发展如今已经进入了快速发展的阶段。
各种各样的人工智能模型不断涌现，为我们的生活带来了很多便利。
然而，在人工智能的开发过程中，我们如何评估模型的好坏，提高模型的性能，依旧是一个具有挑战性的任务。
本文将从模型评估和性能分析两个方面进行探讨。
一、模型评估模型评估是指对训练好的模型进行有效性、准确性和泛化能力等方面的评估。
只有经过科学有效的评估，我们才能确定模型的优劣以及是否符合实际应用的需求。
1. 数据集划分数据集的划分是模型评估的第一步。
我们需要将现有的数据集划分为训练集、验证集和测试集。
训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调优和参数选择，测试集用于最终评估模型的准确性和泛化能力。
2. 评估指标在模型评估中，我们需要选择合适的评估指标来衡量模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
不同的任务需要选择不同的指标，以最大程度地满足实际需求。
3. 交叉验证交叉验证是对模型性能进行更严格评估的一种方法。
它通过多次划分数据集，并分别进行训练和评估，最后取平均值作为最终的评估结果。
交叉验证可以有效地减小因数据集的划分方式而引入的随机误差。
二、性能分析模型的性能分析是指对模型的运行速度、内存占用等性能指标进行评测和优化的过程。
提高模型的性能可以在一定程度上提高人工智能系统的效率和灵活性。
1. 运行速度运行速度是评估模型性能的重要指标之一。
在实际生产环境中，模型的运行速度需要尽可能地快，以满足实时应用的需求。
我们可以通过优化算法、模型压缩等方法来提高模型的运行速度。
2. 内存占用内存占用是评估模型性能的另一个重要指标。
模型的内存占用过高会导致系统的资源消耗较大，降低整体性能。
我们可以通过模型优化、参数裁剪等方法来降低模型的内存占用。
3. 网络带宽在人工智能系统中，模型的传输是一个重要环节。
模型的网络带宽占用过高不仅会增加系统的负担，还会导致传输延迟增加。
模型分析与评价
模型的评价：
模型一：改模型主要利用excel办公软件对题目中所给的大量数据进行统计分析，做出了大量的图表。
利用图表表示的方法使数据中的规律能很清楚的呈现出来，一目了然。
用图表说明则更有说服力。
模型二：在解决问题一的基础上，从整体出发，给出了冲突概率的定义。
将分散的数据整体化，一定程度上简化了模型。
利用同比扩大的性质给出了最大的售卡数量。
模型三：利用线性规划的原理，考虑每天每个时段收益的最大值。
利用每天的收益最大值来考虑整体的最大收益。
从部分得出整体，给出了最优的车位管理办法。
模型改进
在停车位的管理办法上，可能会遇到临时停车的时间过长影响办年卡和办月卡的，所以可以在模型中考虑临时停车的时间长短的问题，对临时停车的有一定的时长限制，避免在停车高峰期间对办卡停车的顾客造成困扰，影响顾客的满意度。
也可以考虑将停车的时段分成普通时段和高峰时段。
普通时段和高峰时段的临时停车收费不同，这样可以在一定程度上对高峰时段的车位有一定的缓解，也可以将收益调到最大。
在考虑以上两点的基础上可以对模型进行更好的改进。
模型评估与方法
余下的子集作为测试集。
缺点比较：我们希望评估的是用D训练的模型。但在留出法和交叉验证法中，由
于保留了一部分样本用于测试，因此实际评估的模型所使用的训练集比D小，这
必然会引入一些因训练样本规模不同而导致的估计偏差。
2.2.3 自助法
如下图所示：
若学习器的性能相同，则它们的平均序值应该相同，且第i个算法的
平均序值ri服从正态分布N（（k+1）/2，（k+1）(k-1)/12），则有：
在K和N都较大时，服从自由度为K-1的 2 的分布
若 “H0：所有算法的性能相同” 这个假设被拒绝，则需要进行后
续检验，来得到具体的算法之间的差异。常用的就是Nemenyi后续
排序本身质量的好坏，体现了综合考虑学习器在不同任务下的“期望泛化性能”的好
坏，或者说“一般情况下”泛化性能的好坏。ROC曲线则是从排序本身质量的好坏的角度
来研究学习器泛化性能。
ROC全名“受试者工作特征”曲线，
以“ห้องสมุดไป่ตู้正例率”为纵轴，以“假正
例率”为横轴。
真正例率TPR：真正例样本数/
真实情况是正例的样本数（查
2.4.1假设检验
假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事
件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先
提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大
小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假
设成立。
2.4.2 交叉验证t检验
2.1 经验误差与过拟合
2.2 评估方法
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抑郁症中的免疫代谢调控异常与药物干预研究进展1.1 中枢免疫代谢异常小胶质细胞参与到中枢免疫失调下突触可塑性障碍和神经递质代谢紊乱等过程, 是慢性精神心理应激等诱导抑郁样行为的重要机制外周免疫细胞与脑内胶质细胞的相互作用同样参与到中枢炎症反应和行为情绪的调控, (Wohleb 等发现对小鼠进行慢性社交应激后, 脾脏的Ly6Chi单核细胞向中枢的浸润会促进小胶质细胞活化并加重焦虑等行为, 而阻断该浸润过程可以显著缓解相关抑郁样行为)1.2 循环系统炎症/免疫指标异常抑郁病人外周血中常常出现粒细胞、单核细胞等免疫细胞比例的升高,白细胞介素-6 (IL-6),肿瘤坏死因子-α(TNF-α), C 反应蛋白(CRP) 水平上调精神应激因素可以通过糖皮质激素、肾上腺素受体等调节免疫细胞的表型和应答功能1.3 外周器官/组织区域性免疫调节异常“肠道菌群-肠-脑轴”介导的脑肠互动是关联抑郁行为与胃肠功能异常的重要途径慢性精神应激等因素可导致肠道黏膜免疫屏障功能的失调, 例如上皮细胞屏障的破坏、T reg细胞分化和树突状细胞分泌谱的改变、肠道微生态的失衡和代谢谱的改变。
这些局部的免疫调节作用可能进一步影响系统性炎症反应和循环免疫细胞的功能, 从而对远端的组织(如大脑) 产生影响2 抗抑郁药物的免疫代谢调节作用2.1 经典抗抑郁药的免疫调节作用三环类抗抑郁药是基于调控突触间隙肾上腺素和五羟色胺水平而研发的一类药物氟西汀(fluoxetine)、米帕明(imipramine) 对抑郁模型动物中枢和外周炎症调节作用陆续得到报道,如小胶质细胞表型转变、T 细胞增殖和分泌功能、血清IL-6 水平; 劳拉西泮和氯硝西泮可改善慢性社交应激小鼠焦虑和抑郁行为, 增加中枢γ-氨基丁酸(GABA) 能神经活性的同时, 还具有神经免疫调节作用, 包括抑制应激诱导的血浆IL-6水平上升, 循环单核细胞和粒细胞的迁移以及巨噬细胞的中枢浸润2.2 色氨酸-犬尿氨酸代谢调控与免疫(机体免疫代谢调节紊乱的重要特征)色氨酸吲哚胺2,3-二氧化酶色氨酸2,3-双加氧酶犬尿氨酸犬尿氨酸单胺氧化酶犬尿氨酸转氨酶3-羟基犬尿氨酸/犬尿喹啉酸慢性社交应激可诱导血液中KYN 及下游3-HK、KA 的上调以及TNF-α、IFN-γ水平的增加,抑制IDO1 可逆转犬尿氨酸代谢异常及行为学异常; 慢性疼痛可能通过IL-6 诱导海马区IDO1上调, 促进犬尿氨酸代谢通路活化吲哚胺2,3-二氧化酶1(indoleamine 2,3-dioxygenase 1, IDO1)\ 色氨酸2,3-双加氧酶(tryptophan 2,3-dioxygenase, TDO)\ 色氨酸向犬尿氨酸(kynurenine, KYN)\ 犬尿氨酸单胺氧化酶(kynurenine 3-monooxygenase, KMO)\ 犬尿氨酸转氨酶(kynurenine aminotransferase, KAT)\ 3-羟基犬尿氨酸(3-hydroxykynurenine, 3-HK)\ 犬尿喹啉酸(kynurenic acid, KA)调控KYN 下游代谢通路也是潜在的抑郁症干预策略1.运动的抗抑郁作用与激活骨骼肌KAT功能相关; 增加骨骼肌KAT功能可促进犬尿氨酸向犬尿喹啉酸的代谢转化, 从而降低中枢犬尿氨酸的水平;2.2.(LPS中枢注射)人参皂苷Rg1 调控外周循环中的KYN向3-HK 的代谢转化, 进而降低中枢3-HK 与KA 的比例；3. 3.TDO 是调控色氨酸代谢的另一酶, 主要在肝脏表达。
研究发现, 长期的束缚应激(2 h,连续10 天)可以诱导大鼠肝脏TDO表达和活力的上调以及犬尿氨酸水平的升高, 而TDO抑制剂allopurinol 可抑制犬尿氨酸水平上调, 缓解相关抑郁行为2.3 炎症小体活化及其效应因子的调控慢性应激的小鼠中, NLRP3炎症小体被激活并通过caspase1 促进白介素1β(IL-1β) 和白介素18 (IL-18)的释放; Caspase1 敲除可以显著改善小鼠焦虑和抑郁行为精神应激下海马区星形胶质细胞ATP 释放增加, 通过P2X7 受体激活NLRP3 炎症小体, 促进IL-1β的释放，IL-1β可显著诱导脑内IDO 和KMO 的表达, 抑制神经生成（KMO 抑制剂Ro61-8048 可逆转IL-1β的作用）；卵巢切除可诱导P2X7 受体的上调, 激活NLRP3 炎症小体而促进IL-1β和IL-18 的释放, 给予炎症小体抑制剂VX-765 可以缓解焦虑和抑郁样行为2.4 外周免疫代谢调控TNFα抗体(infliximab)、IL-6R 抗体和IL12/23 抗体等具有较好的抗抑郁和改善神经炎症的作用；小鼠抑郁状态下脑内的Th17细胞浸润增加, 采用基因、抗体或者化学抑制剂(SR1001) 阻断Th17细胞的形成可以提高小鼠的抑郁抵抗性；外周阻断Ly6Chi单核细胞的活化与趋化能力2.5 肠道菌群相关免疫代谢信号慢性束缚性应激诱导的大鼠抑郁模型中, 补充瑞士乳杆菌(Lactobacillus helveticus) NS8 可以改善相关抑郁、焦虑行为和认知障碍, 同时可以降低血浆皮质酮水平, 恢复脑内五羟色胺代谢稳态富多不饱和脂肪酸类饮食可以改善应激诱导的大鼠肠道菌群紊乱, 降低血浆皮质酮水平, 提高对于抑郁行为的抵抗caspase 1抑制剂米诺环素改善小鼠抑郁行为与纠正应激导致的肠道菌群紊乱相关情绪反应动物模型的研究进展1 愤怒动物模型:止血钳夹大鼠尾巴，激怒其与其他大鼠打斗，持续4 周复制愤怒大鼠模型;大鼠单独饲养，昼夜颠倒10 d，次日开始居住入侵实验，记录第6～20 min 内大鼠行为变化1.2愤怒应激动物的量化评价:愤怒模型组大鼠行为得分= 搏斗次数+ 威吓次数+ 攀压次数+ 胜利次数-失败次数(3人盲法评分,取其均值) ; 旷场行为学检测( open-field test) 将应激后的动物置于四壁涂黑，底面分成面积相等的25 个方格的旷场里。
记录水平得分和垂直得分，旷场实验得分为两者之和，同时记录中央格停留时间、修饰次数、修饰时间和粪便粒数;实验室检测2 恐惧模型适应环境后，电击大鼠足底并给予响声，次日大鼠仍置于电刺激笼中，并给予响声，记录30 min 内大鼠的冻结行为，次日重复上述实验; 小鼠经声音信号和电击刺激24 h 后，单独给予1 次声音信号刺激，观察 5 min 内冻结行为持续时间，以＞50%为合格2.2 恐惧应激动物的量化评价: 静止、呆滞、蜷缩、蹲伏等，期间仅有呼吸和轻微摇摆运动，其总时间称为冻结时间( freezing time) ，即恐惧模型大鼠行为得分。
旷场行为检测法条件性恐惧应激后旷场行为学检测若得出应激后的大鼠兴奋性、敏感性明显减弱，说明此模型能够有效模拟人类恐惧情绪;实验室检查。
3 抑郁动物模型3.1啮齿类动物制模方法3.1.1慢性应激模型：让大鼠在2～4 周内每天经历一种轻度应激，包括冷水游泳( 4℃，5 min) ，电击( 电流强度1．0 mA，频率1 次/min) ，热环境( 45℃，5 min) ，日夜颠倒，闪光刺激( 频率3 次/min) ，禁食，禁水，夹尾( 1 min) 等刺激。
每种刺激形式不连续2 d 出现。
刺激的方式还可以选择倾斜鼠笼( 45℃) 、间断式白噪声刺激( 85 dB) 、气味刺激、笼内异物放置、空瓶刺激、持续光照、高速水平震荡、束缚应激3.1.2强迫游泳：模型小鼠分别单只放入盛水的玻璃筒中，记录6 min内后4 min 不动时间3.1.3 限制应激模型：将小鼠限制在一狭小的容器内，限制其活动范围，每次0．5～1．5 h，每周随机给予3～4 次。
束缚( 器具多自制，如带枷或束缚台)多用于肝郁造模，不过也有的学者将其用于抑郁造模，并将其与慢性刺激法对比，发现其造模效果不如前者3.1.4 其他抑郁模型：获得性无助模型、悬尾模型、选择性育种模型、奖赏模型、药物戒断模型、转基因动物模型和基因剔除模型、大脑嗅球摘除模型、脑卒中抑郁模型、怀孕动物模型等。
相比之下，获得性无助模型有较好的表面效度，可观察到与抑郁症相同的表现，但模型难重复，在某种程度上更像创伤后应激模型; 慢性应激模型表面效度良好，但难以重复; 强迫游泳模型、悬尾模型，表面效度不好，其本身还可能导致抑郁样症状，用于筛选药物可能存在假阳性结果; 药物戒断抑郁模型虽然可行，但观察时间的选择和评价方法还存在问题。
3.2啮齿类抑郁模型评价3.2.1旷场行为学测定抑郁模型动物水平和竖直得分下降，理毛次数减少，中央格停留时间、粪便粒数增加3.2.2 糖水消耗和偏好实验4 h 禁食禁水后给予0.1% 的糖精钠溶液，后3 周给予自来水和糖精钠溶液，记录1 h 内各自消耗量。
有的学者采用1% 蔗糖，且禁食禁水时间和消耗偏好时间也进行了调整。
若糖水消耗显著降低，或自来水消耗远大于糖水，表示抑郁模型造模成功3.2.3其他行为学评价方法还可以采用游泳不动时间、悬尾不动时间、学习记忆能力测定、颅内自我刺激和条件性厌恶等评价方法3.2.4实验室检测抑郁模型大鼠体质量增长缓慢，体温降低。
血清促肾上腺皮质激素、皮质醇水平高于对照组，海马和纹状体单胺类神经递质含量低于对照组，海马钙离子浓度、Fos 和c-fos mRNA、胶质纤维酸性蛋白、突触素mRNA及脑源性营养因子表达上升，5-羟色胺1A 受体的结合位点下降，谷氨酸水平上升，氨酪酸水平下降“肝郁气滞”及“肝郁脾虚”型抑郁症动物模型建立初探动物模型的建立1 传统抑郁症模型( 模型组) 的建立参照Willner 等的慢性不可预见性应激加孤养法建立传统抑郁症模型。
将传统抑郁症模型小鼠孤养，1只/笼，每天随机选取任意2 种对其进行刺激以建立慢性不可预见性应激模型: ①禁食12 h; ②禁水12 h; ③昼夜颠倒; ④46 ℃高温环境5 min; ⑤止血钳夹尾1 min; ⑥潮湿饲料12h; ⑦10 ℃冷水游泳 6 min; ⑧45°倾斜饲养12 h; ⑨异物干扰12 h; ⑩束缚3 h。
其中禁食、禁水两种刺激因素不可同时进行。
每天刺激2 次，第一次刺激于每天9: 00 进行，另一次刺激时间随机。
相同刺激因子不连续出现，使小鼠不能预料刺激的发生。
每种刺激随机安排，累积7 次，造模35 d。
2 “肝郁气滞”型抑郁症模型( 气滞组) 的建立：肝郁模型造模的关键应是造成“郁怒”。
但目前所用的肝郁动物模型与“郁怒”不甚相关。
本研究采用束缚法进行“肝郁气滞”型抑郁症造模: 将气滞组小鼠每日在自制模具中束缚2 次，每次3 h，自由饮水摄食，造成“肝郁气滞”型抑郁症模型，造模35 d。