Bagaimana untuk mengesahkan model menggunakan kaedah bootstrap

Kaedah Bootstrap, teknik persampelan berulang, menilai prestasi model dengan menganggarkan taburan pensampelan: mencipta berbilang set set data melatih model pada setiap subset yang mengira taburan metrik prestasi dan menentukan selang keyakinan; Kelebihan: anggaran tidak berat sebelah, tidak memerlukan andaian pengedaran data, sesuai untuk pelbagai model. Had: Kos pengiraan yang tinggi, dipengaruhi oleh saiz set data, tidak menilai keupayaan generalisasi.

Kaedah Bootstrap untuk mengesahkan model

Apakah kaedah Bootstrap?

Kaedah Bootstrap ialah teknik persampelan berulang yang digunakan untuk menilai prestasi model dengan menganggar taburan pensampelan. Ia melakukan ini dengan mengambil sampel berbilang subset secara rawak daripada set data asal dan memodelkan setiap subset.

Cara menggunakan kaedah Bootstrap untuk mengesahkan model:

1 Cipta berbilang subset daripada set data asal:
Ekstrak berbilang subset daripada set data asal secara rawak. Setiap subset biasanya harus mengandungi bilangan titik data yang sama seperti set data asal.

2 Latih model pada setiap subset:
Modelkan setiap subset dan nilaikan metrik prestasinya seperti ketepatan, ingatan semula dan skor F1.

3 Kira taburan metrik prestasi:
Kira min, sisihan piawai dan statistik lain bagi metrik prestasi ke atas semua subset.

4. Menganalisis taburan:
Periksa bentuk dan kedudukan taburan metrik prestasi. Sebaik-baiknya, pengedaran harus berpusat pada nilai prestasi yang baik dan mempunyai sisihan piawai yang kecil.

5. Tentukan selang keyakinan:
Gunakan kaedah Bootstrap untuk menganggarkan selang keyakinan ukuran prestasi. Selang keyakinan memberikan anggaran taburan sebenar prestasi model.

Kelebihan kaedah Bootstrap:

• Ia memberikan anggaran ukuran prestasi yang tidak berat sebelah dan stabil.
• Ia tidak memerlukan andaian tentang pengedaran data.
• Ia boleh digunakan untuk pelbagai model klasifikasi dan regresi.

Keterbatasan kaedah Bootstrap:

• Ia mungkin lebih mahal dari segi pengiraan daripada kaedah pengesahan silang.
• Ia mungkin dipengaruhi oleh saiz set data.
• Ia tidak menilai keupayaan model untuk membuat generalisasi kepada data yang tidak kelihatan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengesahkan model menggunakan kaedah bootstrap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!