Model Specification

释义 Definition

“Model specification” 指“模型设定/模型规格说明/模型具体化”：在统计学、机器学习或工程建模中，明确一个模型应包含哪些变量、参数、假设、结构形式（如线性/非线性）、误差项分布、约束条件，以及如何训练与评估等内容。（在不同领域也可泛指“模型的技术规范说明文档”。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈmɑːdəl ˌspɛsɪfɪˈkeɪʃən/

例句 Examples

The model specification includes three input variables.
该模型设定包含三个输入变量。

A poor model specification can lead to biased estimates and misleading conclusions, even with a large dataset.
即使数据集很大，糟糕的模型设定也可能导致有偏估计并产生误导性的结论。

词源 Etymology

model 源自拉丁语 modulus（“尺度、标准”之意），经法语进入英语，常指“可用于解释或模拟现实的结构/范式”。specification 来自拉丁语 specificare（“使之具体、明确说明”），在英语中指“详细说明、规格”。合在一起，“model specification” 就是把“模型”具体明确地写出来与定下来。

相关词 Related Words

• Assumption
• Parameter
• Variable
• Regression
• Likelihood
• Estimation
• Overfitting
• Validation
• Algorithm
• Specification

文献与著作 Literary / Notable Works

• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）——讨论回归、分类等中的模型设定与选择问题。
• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——在概率图模型与贝叶斯框架中频繁涉及模型设定（如似然、先验、结构）。
• Deep Learning（Goodfellow, Bengio, Courville）——以不同网络结构与损失函数作为“模型设定”的核心内容展开。
• Econometric Analysis（William H. Greene）——计量经济学中对模型设定、设定检验与误设风险有系统论述。