ブートストラップ法とはどういう意味ですか?

#ブートストラップ手法の意味

統計学では、ブートストラップ手法はブートストラップ手法 (Bootstrap Method、Bootstrap Method、ブートストラップ手法) です。ブートストラップ 、またはブートストラップ サンプリング法) は、特定のトレーニング セットからの置き換えによる均一なサンプリングです。つまり、サンプルが選択されるたびに、同じ確率で再度選択され、トレーニング セットに再度追加されます。

自助法は、1979 年にブラッドリー エフロンによって「統計年報」に発表されました。サンプルが母集団に由来しており、正規分布で記述できる場合、その標本分布は正規分布になりますが、サンプルが正規分布で記述できない母集団に由来している場合、漸近分析、ブートストラップ、等置換を伴うランダム サンプリングを使用します。小規模なデータセットの場合、ブートストラップはうまく機能します。

.632 ブートストラップ メソッド

最も一般的に使用されるのは、指定されたデータ セットに d 個のサンプルが含まれていると仮定した場合の .632 ブートストラップ メソッドです。データセットは置換を伴って d 回サンプリングされ、d 個のサンプルのトレーニング セットが生成されます。このように、元のデータ サンプル内の一部のサンプルは、サンプル セット内に複数回出現する可能性があります。トレーニング セットに含まれないサンプルは、最終的に検証セット (テスト セット) を形成します。明らかに、各サンプルが選択される確率は 1/d であるため、選択されない確率は (1-1/d) になります。サンプルがトレーニング セットに表示されない確率は、d 回選択されない確率です。 、つまり ( 1-1/d)d です。 d が無限大に近づくと、この確率は e-1=0.368 に近づくため、トレーニング セットに残っているサンプルは元のデータ セットの約 63.2% を占めます。

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