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                                                                  【卡司PK10网址】bootstrap方法什么意思-常见问题

                                                                  bootstrap方法什么意思?

                                                                  bootstrap方法即自助法。在统计学中,自助法(,Bootstrap Method,Bootstrapping,或自助抽样法)是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样,也就是说,每当选中一个样本,它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。

                                                                  自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上发(表。当样本来自总体,能以正态分布来描述,其抽样分布为正态分布;但当样本来自的总体无法以正态分布来描述,则以渐进分析法、自助法等来分析。采用随机可置换抽样(random sampling with replacement)。对于小数据集,自助法效果很好。

                                                                  632自助法

                                                                  最常用的一种是.632自助法,假设给定的数据集包含d个样本。该数据集有放回地抽样d次,产生d个样本的训练集。这样原数据样本中的某些样本很可能在该样本集中出现多次。没有进入该训练集的样本最终形成检验集(测试集)。

                                                                  显然每个样本被选中的概率是1/d,因此未被选中的概率就是(1-1/d),这样一个样本在训练集中没出现的概率就是d次都未被选中的概率,即(1-1/d)d。当d趋于无[穷大时,这一概率就将趋近于e-1=0.36]8,所以留在训练集中的样本大概就占原来数据集的63.2%。

                                                                  以上就是bootstrap方)法什么意思的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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