自助抽样(Bootstrap Sampling)的有效性源于其通过重采样的方法来模拟数据的变异性,进而对统计估计的稳定性和不确定性进行评估。这种方法有效的原因包括以下几个方面: 1、无需对数据分布的假设 传统统计推断通常依赖于对数据分布的假设,如正态分布。而自助抽样不依赖这些假设,而是直接从原始数据中进行重采样。这意味着...
1,1000)# 均匀分布normal_data=np.random.normal(0,1,1000)# 正态分布binomial_data=np.random.binomial(10,0.5,1000)# 二项分布poisson_data=np.random.poisson(5,1000)# 泊松分布exponential_data=np.random.exponential(1,1000)# 指数分布
Problem: CatboostClassifier crashes python when the bootstrap_type is set to python. There is no error message and all iterations are printed except the last one. 998: learn: 1.0726578 total: 7.21s remaining: 7.21ms 999: learn: 1.0726578...
由于数据集中因变量output为0和1的数据量有较大差异,为1:3,为了保证样本的平衡性,引入smote采样法(Smote采样简而言之是通过对原样本进行线性变换得到新的模拟样本,与bootstrap不同)经过采样,得到了数据量更大且具有较好平衡性的样本。通过此方法重新进行逻辑回归,模型的AUC从94%提升至97%,模型的表现得到了提升。
不幸的是,计算IPW的标准误差不像线性回归那样简单。获取IPW估算值的置信区间最直接的方法是使用自助法(bootstrap)。使用这种方法,你将重复地对数据进行重新采样并进行替换,以获得多个IPW估算量。然后,你可以计算这些估算值的2.5和97.5百分位作为95%的置信区间。
泊松分布(Poisson process/Poison distribution) story: 在每特定间隔内发生事件数均值为λλ次的泊松过程中,在给定事件内发生泊松过程r符合泊松分布。比如:如果一个网站在1小时内平均会有6次访问,那么在一个小时内网站的访问次数这个随机变量就符合泊松分布; ...
Machine Learning --007自助法(Bootstrap)和极大似然法如何对一堆数据进行建模分析?我们可以通过统计推断。比如我们可以求得其平均值/方差,然后看其接近哪种分布,这就是对数据的一种建模。 统计模型分两种,一种是参数模型,一种是非参数模型。前者,举个例子,我们可以通过设定平均值及方差,建立一个正态分布的模型,...
Machine Learning --007自助法(Bootstrap)和极大似然法如何对一堆数据进行建模分析?我们可以通过统计推断。比如我们可以求得其平均值/方差,然后看其接近哪种分布,这就是对数据的一种建模。统计模型分两种,一种是参数模型,一种是非参数模型。前者,举个例子,我们可以通过设定平均值及方差,建立一个正态分布的模型,这...