bootstrapping是什么原理

阅读量： 141 发布日期： 2022-11-03 19:11:47

Bootstrapping算法是指利用有限的样本资料经由多次重复抽样，重新建立起代表母体样本分布的新样本。

1、什么是bootstrapping

bootstrapping是什么原理

Bootstrapping是指通过使用计算机生成的数据来估计统计模型参数或者检验统计假设的方法。Bootstrapping方法通过重复利用观察值来生成多组估计值，并通过对这些估计值的分布情况来评估统计模型的性能。

2、bootstrapping的原理

Bootstrapping的原理是从一个或多个初始数据集中生成一个新的数据集，然后使用新数据集训练模型。通常，将数据集分为两个部分：训练集和测试集。首先，使用训练集训练模型，然后使用测试集评估模型。使用bootstrapping生成新数据集的方法是从训练集中随机抽取样本，然后使用这些样本训练模型。这个过程可以重复多次，从而得到多个不同的模型，最后对这些模型进行平均，得到一个最终的模型。Bootstrapping的原理是从一个或多个初始数据集中生成一个新的数据集，然后使用新数据集训练模型。通常，将数据集分为两个部分：训练集和测试集。首先，使用训练集训练模型，然后使用测试集评估模型。

3、bootstrapping的应用

bootstrapping的应用主要涉及到通过采样来估计一个难以直接观察到的概率分布。例如，如果我们想要估计一个总体的均值，我们可以通过从总体中抽取一个样本来计算样本均值，进而估计总体均值。

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