Comment vérifier le modèle à l'aide de la méthode bootstrap

La méthode Bootstrap, une technique d'échantillonnage répété, évalue les performances du modèle en estimant la distribution d'échantillonnage : en créant plusieurs sous-ensembles de données ; en entraînant le modèle sur chaque sous-ensemble ; en analysant la forme et la position de la distribution et en déterminant l'intervalle de confiance. Avantages : estimation impartiale, pas besoin d'hypothèses de distribution des données, adaptée à divers modèles. Limites : Le coût de calcul élevé, affecté par la taille de l'ensemble de données, n'évalue pas la capacité de généralisation.

Méthode Bootstrap pour vérifier le modèle

Qu'est-ce que la méthode Bootstrap ?

La méthode Bootstrap est une technique d'échantillonnage répété utilisée pour évaluer les performances du modèle en estimant la distribution d'échantillonnage. Pour ce faire, il échantillonne de manière aléatoire plusieurs sous-ensembles de l'ensemble de données d'origine et modélise chaque sous-ensemble.

Comment utiliser la méthode Bootstrap pour vérifier le modèle :

1. Créez plusieurs sous-ensembles à partir de l'ensemble de données d'origine :
Extrayez aléatoirement plusieurs sous-ensembles de l'ensemble de données d'origine. Chaque sous-ensemble doit généralement contenir le même nombre de points de données que l'ensemble de données d'origine.

2. Entraînez le modèle sur chaque sous-ensemble :
Modélisez chaque sous-ensemble et évaluez ses mesures de performance telles que la précision, le rappel et le score F1.

3. Calculez la distribution de la mesure de performance :
Calculez la moyenne, l'écart type et d'autres statistiques de la mesure de performance sur tous les sous-ensembles.

4. Analysez la distribution :
Examinez la forme et la position de la distribution des mesures de performance. Idéalement, la distribution devrait être centrée autour de bonnes valeurs de performance et présenter un petit écart type.

5. Déterminez l'intervalle de confiance :
Utilisez la méthode Bootstrap pour estimer l'intervalle de confiance de la mesure de performance. Les intervalles de confiance fournissent une estimation de la véritable distribution des performances du modèle.

Avantages de la méthode Bootstrap :

• Elle fournit une estimation impartiale et stable des mesures de performance.
• Cela ne nécessite pas d'hypothèses sur la distribution des données.
• Il peut être utilisé pour divers modèles de classification et de régression.

Limitations de la méthode Bootstrap :

• Elle peut être plus coûteuse en calcul que la méthode de validation croisée.
• Cela peut être affecté par la taille de l'ensemble de données.
• Il n’évalue pas la capacité du modèle à généraliser à des données invisibles.

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