bootstrap重采样

Bootstrap重采样是一种统计学方法，它利用有限的数据样本来估计总体参数的分布情况。它的基本思想是通过对原始数据进行有放回的抽样，形成多个与原始数据大小相同的新样本集合，然后利用这些新样本集合来估计总体参数的分布情况。这种方法可以用来估计参数的标准差、置信区间等统计量。Bootstrap重采样在机器学习和数据科学领域广泛应用，比如在模型评估、特征选择、异常检测等方面。

相关问题

bootstrap 重采样

Bootstrap重采样是一种统计学中常用的抽样方法，它通过有放回地从原始样本中进行多次抽样来获取多个样本集。这种方法可以用于评估模型的性能和观察样本的分布情况。通过多次抽样，我们可以得到多个模型结果，从而更好地进行评估，并减少过拟合的影响。同时，多个样本集还可以帮助我们观察样本本身的分布是否均匀。在回归分析中，Bootstrap重采样可以应用于简单线性回归模型，有两种常见的方法，分别是经验Bootstrap和残差Bootstrap。通过这些方法，我们能够更好地理解和分析数据，并提供更准确的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Bootstrap重采样实战](https://blog.csdn.net/weixin_40418213/article/details/92802953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [bootstrap重抽样](https://blog.csdn.net/dogman_/article/details/122158052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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bootstrap重采样数据集

Bootstrap重采样数据集是指利用Bootstrap重采样方法，从原始数据中有放回地抽取一定数量的样本形成的新数据集合。其抽样方式是在原始数据集合中随机抽取一个数据，将其复制到新的数据集合中，并将该数据从原始数据集合中删除，然后重复该过程，直到新的数据集合大小与原始数据集合相同。这样形成的新数据集合与原始数据集合大小相同，但其中的样本可能存在重复，因此可以用于对总体参数的分布情况进行估计。重复抽样可以让我们利用原始数据集合中的信息，形成多个新数据集合，从而更好地评估模型的性能或总体参数的分布情况。