第五章重采样方法

目录

第二题

第三题

第四题

第二题

我们现在将推导一个给定观测值是引导样本一部分的概率。假设我们从n个观测值中获得一个 引导样本。

(a) 第一个引导观测值不是 原始样本中第j个观测值的概率是多少?请证明你的答案。

(b) 第二个引导观测值不是 原始样本中第j个观测值的概率是多少?

(c) 论证原始样本中第j个观测值不在 引导样本中的概率是(1 − 1/n)^n。

(d) 当n = 5时,第j个观测值在引导样本中的概率是多少?

(e) 当n = 100时,第j个观测值在引导样本中的概率是多少?

(f) 当n = 10,000时,第j个观测值在引导样本中的概率是多少?

回答:

(a) 第一个引导观测值不是原始样本中第j个观测值的概率: 每个观测值被选中的概率是1/n。因此,第j个观测值不被选中的概率是1 - 1/n。

(b) 第二个引导观测值不是原始样本中第j个观测值的概率: 由于每次选择都是独立的,第二次选择和第一次选择相同,因此概率也是1 - 1/n。

第三题

k折交叉验证的实现步骤:

  1. 划分数据集:将整个数据集随机分成k个等大小的子集(folds)。
  2. 训练与验证 :对于每个子集:
    • 使用其中的k-1个子集作为训练集。
    • 使用剩下的1个子集作为验证集。
    • 训练模型并在验证集上进行评估,记录模型的评估结果(例如误差)。
  3. 重复:重复上述过程k次,每次选择不同的子集作为验证集。
  4. 计算平均性能:将所有k次验证结果的评估指标取平均值,作为模型的最终性能指标。

通过这种方式,可以有效利用数据进行模型评估和调优,减少过拟合的风险。

(b) k折交叉验证相对于其他方法的优点和缺点:

i. 相对于验证集方法

  • 优点
    • 更稳定和可靠的性能估计:验证集方法仅使用一次划分,评估结果可能对数据划分方式非常敏感。而k折交叉验证通过多次划分,得到的评估结果更为稳定和可靠。
    • 更充分利用数据:验证集方法将一部分数据作为验证集,导致训练数据减少。而k折交叉验证每次只用1/k的数据作为验证集,其余数据用于训练,因此更充分地利用了所有数据。
  • 缺点
    • 计算开销更大:k折交叉验证需要进行k次训练和验证,计算量是验证集方法的k倍。
    • 实现复杂度较高:相较于验证集方法,k折交叉验证的实现稍微复杂一些。

第四题

假设我们使用某种统计学习方法对特定的预测变量X进行响应Y的预测。请详细描述如何估计我们预测的标准差。

回答:

为了估计对响应 YYY 的预测的标准差,我们可以采用以下步骤:

  1. 使用训练集训练模型:使用现有的数据训练一个统计学习模型,得到预测模型 f^(X)\hat{f}(X)f^​(X)。

  2. 获取多次预测:为了估计预测的标准差,可以采用重采样方法,例如引导法(bootstrap)或k折交叉验证(k-fold cross-validation)来获得多个预测值。

相关推荐
Learn Beyond Limits31 分钟前
Transfer Learning|迁移学习
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·ai·吴恩达
程序员三明治31 分钟前
三、神经网络
人工智能·深度学习·神经网络
梁辰兴1 小时前
数据结构:排序
数据结构·算法·排序算法·c·插入排序·排序·交换排序
野犬寒鸦2 小时前
力扣hot100:搜索二维矩阵 II(常见误区与高效解法详解)(240)
java·数据结构·算法·leetcode·面试
hundaxxx2 小时前
自演化大语言模型的技术背景
人工智能
菜鸟得菜2 小时前
leecode kadane算法 解决数组中子数组的最大和,以及环形数组连续子数组的最大和问题
数据结构·算法·leetcode
数智顾问2 小时前
【73页PPT】美的简单高效的管理逻辑(附下载方式)
大数据·人工智能·产品运营
love530love2 小时前
【保姆级教程】阿里 Wan2.1-T2V-14B 模型本地部署全流程:从环境配置到视频生成(附避坑指南)
人工智能·windows·python·开源·大模型·github·音视频
木头左2 小时前
结合机器学习的Backtrader跨市场交易策略研究
人工智能·机器学习·kotlin
Coovally AI模型快速验证2 小时前
3D目标跟踪重磅突破!TrackAny3D实现「类别无关」统一建模,多项SOTA达成!
人工智能·yolo·机器学习·3d·目标跟踪·无人机·cocos2d