So überprüfen Sie das Modell mithilfe der Bootstrap-Methode
Bootstrap-Methode, eine wiederholte Stichprobentechnik, bewertet die Modellleistung durch Schätzen der Stichprobenverteilung: Erstellen mehrerer Datensatzteilmengen; Berechnen der Leistungsmetrikverteilung; Bestimmen des Konfidenzintervalls; Vorteile: unvoreingenommene Schätzung, keine Datenverteilungsannahmen erforderlich, für verschiedene Modelle geeignet. Einschränkungen: Hohe Rechenkosten, die von der Größe des Datensatzes beeinflusst werden, bewerten die Generalisierungsfähigkeit nicht.
Bootstrap-Methode zur Überprüfung des Modells
Was ist die Bootstrap-Methode?
Die Bootstrap-Methode ist eine wiederholte Stichprobentechnik, mit der die Leistung des Modells durch Schätzung der Stichprobenverteilung bewertet wird. Dies geschieht durch zufällige Stichproben mehrerer Teilmengen aus dem Originaldatensatz und Modellierung jeder Teilmenge.
So verwenden Sie die Bootstrap-Methode, um das Modell zu überprüfen:
1. Erstellen Sie mehrere Teilmengen aus dem Originaldatensatz:
Extrahieren Sie mehrere Teilmengen nach dem Zufallsprinzip aus dem Originaldatensatz. Jede Teilmenge sollte normalerweise die gleiche Anzahl an Datenpunkten enthalten wie der ursprüngliche Datensatz.
2. Trainieren Sie das Modell für jede Teilmenge:
Modellieren Sie jede Teilmenge und bewerten Sie ihre Leistungsmetriken wie Genauigkeit, Rückruf und F1-Score.
3. Berechnen Sie die Verteilung der Leistungsmetrik:
Berechnen Sie den Mittelwert, die Standardabweichung und andere Statistiken der Leistungsmetrik über alle Teilmengen.
4. Analysieren Sie die Verteilung:
Untersuchen Sie die Form und Position der Leistungsmetrikverteilung. Idealerweise sollte sich die Verteilung um gute Leistungswerte konzentrieren und eine kleine Standardabweichung aufweisen.
5. Bestimmen Sie das Konfidenzintervall:
Verwenden Sie die Bootstrap-Methode, um das Konfidenzintervall des Leistungsmaßes zu schätzen. Konfidenzintervalle liefern eine Schätzung der wahren Verteilung der Modellleistung.
Vorteile der Bootstrap-Methode:
- Sie bietet eine unvoreingenommene und stabile Schätzung der Leistungskennzahlen.
- Es sind keine Annahmen über die Datenverteilung erforderlich.
- Es kann für verschiedene Klassifizierungs- und Regressionsmodelle verwendet werden.
Einschränkungen der Bootstrap-Methode:
- Sie kann rechenintensiver sein als die Kreuzvalidierungsmethode.
- Es kann durch die Größe des Datensatzes beeinflusst werden.
- Es wird nicht die Fähigkeit des Modells bewertet, auf unsichtbare Daten zu verallgemeinern.
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Führen Sie Bootstrap in Eclipse in fünf Schritten ein: Laden Sie die Bootstrap-Datei herunter und entpacken Sie sie. Importieren Sie den Bootstrap-Ordner in das Projekt. Bootstrap-Abhängigkeit hinzufügen. Laden Sie Bootstrap CSS und JS in HTML-Dateien. Beginnen Sie mit der Verwendung von Bootstrap, um Ihre Benutzeroberfläche zu verbessern.

Interpretationsschritte des Bootstrap-Mediationseffekttests in Stata: Überprüfen Sie das Vorzeichen des Koeffizienten: Bestimmen Sie die positive oder negative Richtung des Mediationseffekts. Test-p-Wert: weniger als 0,05 zeigt an, dass die vermittelnde Wirkung signifikant ist. Überprüfen Sie die Konfidenzintervalle: Wenn sie nicht Null enthalten, bedeutet dies, dass der Mediationseffekt signifikant ist. Ein Vergleich des mittleren p-Werts: weniger als 0,05 untermauert die Bedeutung des Mediationseffekts zusätzlich.

Schritte zur Einführung von Bootstrap in IntelliJ IDEA: Erstellen Sie ein neues Projekt und wählen Sie „Webanwendung“. Fügen Sie die Maven-Abhängigkeit „Bootstrap“ hinzu. Erstellen Sie eine HTML-Datei und fügen Sie Bootstrap-Referenzen hinzu. Ersetzen Sie ihn durch den tatsächlichen Pfad zur Bootstrap-CSS-Datei. Führen Sie die HTML-Datei aus, um Bootstrap-Stile zu verwenden. Tipp: Sie können ein CDN verwenden, um Bootstrap zu importieren oder HTML-Dateivorlagen anzupassen.

Zu Llama3 wurden neue Testergebnisse veröffentlicht – die große Modellbewertungs-Community LMSYS veröffentlichte eine große Modell-Rangliste, die Llama3 auf dem fünften Platz belegte und mit GPT-4 den ersten Platz in der englischen Kategorie belegte. Das Bild unterscheidet sich von anderen Benchmarks. Diese Liste basiert auf Einzelkämpfen zwischen Modellen, und die Bewerter aus dem gesamten Netzwerk machen ihre eigenen Vorschläge und Bewertungen. Am Ende belegte Llama3 den fünften Platz auf der Liste, gefolgt von drei verschiedenen Versionen von GPT-4 und Claude3 Super Cup Opus. In der englischen Einzelliste überholte Llama3 Claude und punktgleich mit GPT-4. Über dieses Ergebnis war Metas Chefwissenschaftler LeCun sehr erfreut und leitete den Tweet weiter

Der Bootstrap-Test verwendet Resampling-Technologie, um die Zuverlässigkeit des statistischen Tests zu bewerten und die Signifikanz des Mediationseffekts zu beweisen: Berechnen Sie zunächst das Konfidenzintervall des direkten Effekts, des indirekten Effekts und des Mediationseffekts Mediationstyp nach der Baron- und Kenny- oder Sobel-Signifikanz und schließlich das Konfidenzintervall für den natürlichen indirekten Effekt schätzen.

Der Bootstrap-Mediationstest bewertet den Mediationseffekt durch mehrfaches erneutes Abtasten der Daten: Konfidenzintervall für indirekte Effekte: Gibt den geschätzten Bereich des Mediationseffekts an. Wenn das Intervall nicht Null enthält, ist der Effekt signifikant. p-Wert: Bewertet die Wahrscheinlichkeit, dass das Konfidenzintervall nicht Null enthält, wobei Werte unter 0,05 auf Signifikanz hinweisen. Stichprobengröße: Die Anzahl der für die Analyse verwendeten Datenproben. Bootstrap-Unterabtastzeiten: die Anzahl der wiederholten Abtastungen (500–2000 Mal). Wenn das Konfidenzintervall nicht Null enthält und der p-Wert kleiner als 0,05 ist, ist der Mediationseffekt signifikant, was darauf hinweist, dass die vermittelnde Variable die Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen erklärt.

Der Hauptunterschied zwischen Bootstrap und Spring Boot besteht darin, dass Bootstrap ein leichtes CSS-Framework für das Website-Design ist, während Spring Boot ein leistungsstarkes, sofort einsatzbereites Backend-Framework für die Entwicklung von Java-Webanwendungen ist. Bootstrap basiert auf CSS und HTML, während Spring Boot auf Java und dem Spring-Framework basiert. Bootstrap konzentriert sich auf die Erstellung des Erscheinungsbilds einer Website, während sich Spring Boot auf die Back-End-Funktionalität konzentriert. Spring Boot kann in Bootstrap integriert werden, um voll funktionsfähige und schöne Produkte zu erstellen

Exportieren Sie die Ergebnisse des Bootstrap-Mediation-Effekttests in Stata: Speichern Sie die Ergebnisse: Bootstrap-Post. Erstellen Sie eine Variablenliste: lokale Variablen: coef se ci. Exportieren Sie die Ergebnisse (CSV): exportieren Sie durch Trennzeichen getrennte Ergebnisse.csv, varlist(`vars') ersetzen Sie Komma und Nolabel
