Was sind Bootstrap-Daten?
Bootstrap-Daten beziehen sich auf Sampling von n Samples von insgesamt N Samples mit Ersetzung.
In der Statistik ist die Bootstrap-Methode (Bootstrap-Methode, Bootstrapping oder Bootstrap-Sampling-Methode) eine einheitliche Stichprobe mit Ersetzung aus einem bestimmten Trainingssatz, das heißt, wann immer eine Stichprobe ausgewählt wird, kann sie erneut ausgewählt werden erneut zum 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 Probe ausgewählt wird, 1/d, die Wahrscheinlichkeit, dass sie nicht ausgewählt wird, beträgt also (1-1/d). Auf diese Weise ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Probe nicht im Training erscheint Set ist, dass es nicht d-mal ausgewählt wurde. Die Auswahlwahrscheinlichkeit beträgt (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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