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.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo überprüfen Sie das Modell mithilfe der Bootstrap-Methode. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!