本文研究了重新调整的交叉验证方法和称为变指数系数模型的半参数回归模型。 我们使用轮廓样条曲线模态估计器方法来估计可变指数系数模型（VICM）的参数部分的系数，而未知函数部分使用B样条曲线进行扩展。 此外，我们在高维数据的假设下结合了以上两种估计方法。 数据仿真和经验分析的结果表明，对于变化的指数系数模型，在准确性和稳定性方面，重新调整的交叉验证方法比基于普通最小二乘法的传统方法更好。