Was bedeutet Bootstrap-Methode?

Was bedeutet die Bootstrap-Methode?

In der Statistik ist die Bootstrap-Methode die Bootstrapping-Methode (Bootstrap-Methode). , Bootstrapping oder Bootstrap-Sampling-Methode) ist eine einheitliche Stichprobe mit Ersetzung aus einem bestimmten Trainingssatz, d. h. wann immer eine Stichprobe ausgewählt wird, ist es mit gleicher Wahrscheinlichkeit erneut ausgewählt und erneut dem Trainingssatz hinzugefügt.

Die Selbsthilfemethode wurde 1979 von Bradley Efron in „Annals of Statistics“ veröffentlicht. Wenn die Stichprobe aus einer Grundgesamtheit stammt und durch eine Normalverteilung beschrieben werden kann, ist ihre Stichprobenverteilung eine Normalverteilung. Wenn die Stichprobe jedoch aus einer Grundgesamtheit stammt, die nicht durch eine Normalverteilung beschrieben werden kann, wird sie durch asymptotische Analyse, Bootstrapping usw. analysiert. usw. Verwenden Sie eine Zufallsstichprobe mit Ersatz. Bei kleinen Datensätzen funktioniert Bootstrapping gut.

.632-Bootstrap-Methode

Am häufigsten wird die .632-Bootstrap-Methode verwendet, vorausgesetzt, dass der gegebene Datensatz d Proben enthält. Der Datensatz wird d-mal abgetastet und ersetzt, wodurch ein Trainingssatz mit d Stichproben entsteht. Auf diese Weise ist es wahrscheinlich, dass einige Stichproben in den ursprünglichen Datenproben mehrfach im Stichprobensatz auftauchen. Die Proben, die nicht in den Trainingssatz aufgenommen werden, bilden schließlich den Verifizierungssatz (Testsatz). Offensichtlich beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass jede Stichprobe ausgewählt wird, 1/d, daher beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass sie nicht ausgewählt wird, (1-1/d). Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Stichprobe nicht im Trainingssatz erscheint, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie d-mal nicht ausgewählt wird , das ist ( 1-1/d)d. Wenn d gegen unendlich geht, nähert sich diese Wahrscheinlichkeit e-1=0,368, sodass die im Trainingssatz verbleibenden Stichproben etwa 63,2 % des ursprünglichen Datensatzes ausmachen.

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