Qu'est-ce que l'algorithme d'amorçage ?

Qu'est-ce que l'algorithme d'amorçage

L'algorithme d'amorçage fait référence à l'utilisation d'échantillons de données limités à travers plusieurs répétitions ? samples , rétablissez un nouvel échantillon représentatif de la distribution de l’échantillon parent. L'application du bootstrapping repose sur de nombreuses hypothèses statistiques, de sorte que la précision de l'échantillonnage affectera si les hypothèses sont établies ou non.

Dans les statistiques, le bootstrapping peut faire référence à toutes les expériences qui reposent sur un échantillonnage aléatoire réinitialisé. Le bootstrapping peut être utilisé pour calculer l’exactitude des estimations d’échantillon. Pour un échantillonnage, nous ne pouvons calculer qu'une seule valeur d'une certaine statistique (telle que la moyenne) et ne pouvons pas connaître la distribution de la statistique moyenne. Mais grâce à la méthode bootstrap (méthode bootstrap), nous pouvons simuler la distribution approximative de la statistique moyenne. Avec la distribution, beaucoup de choses peuvent être faites (par exemple, vous pouvez utiliser les résultats que vous avez dérivés pour déduire la situation globale réelle).

La mise en œuvre de la méthode d'amorçage est très simple. Supposons que la taille de l'échantillon soit n :

Il y a un échantillonnage avec remplacement dans l'échantillon d'origine, et l'échantillon est tiré n fois. Chaque fois qu'un nouvel échantillon est prélevé, l'opération est répétée pour former de nombreux nouveaux échantillons, à travers lesquels une distribution de l'échantillon peut être calculée. Le nombre de nouveaux échantillons est généralement compris entre 1 000 et 10 000. Si le coût de calcul est faible ou si les exigences de précision sont relativement élevées, augmentez le nombre de nouveaux échantillons.

Avantages : Simple et facile à utiliser.

Inconvénients : L'application du bootstrapping est basée sur de nombreuses hypothèses statistiques, donc le fait que les hypothèses soient établies ou non affectera la précision de l'échantillonnage.

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