python通过Bootstrapping方法检验ACC的显著性

在Python中，Bootstrapping（自助采样法）是一种非参数统计方法，常用于评估模型性能的稳健性和不确定性。特别是在计算准确率（Accuracy）等指标的显著性时，Bootstrapping可以帮助我们理解这些结果是否来源于随机巧合，还是真正反映了数据分布。

要使用Bootstrapping来检验Accuracy的显著性，你可以按照以下步骤操作：

1. **抽样**：从原始数据集中有放回地抽取n次（通常是原样本大小），形成一个新的"bootstrap样本"。

2. **拟合模型**：针对每个bootstrap样本，训练模型并得到对应的Accuracy。

3. **重复多次**：重复上述过程，比如几百次或几千次，每次得到一个新的Accuracy值。

4. **构建置信区间**：将所有Accuracy值排序，取中间50%作为95%的置信区间。

5. **比较原精度**：看原始Accuracy是否落在置信区间内，如果落在区间之外，说明Accuracy可能是显著的。

6. **统计测试**：有时可以使用t-test或者wilcoxon signed-rank test等方法进一步验证显著性差异。

Python库如Scikit-Learn并没有直接提供Bootstrapping的功能，但你可以结合NumPy和SciPy库来实现。例如，Pandas和Bootstrap模块可以辅助处理数据，而Matplotlib或Seaborn可用于绘制分布图和比较原始值。

import numpy as np
from scipy import stats
import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设你已经有了预测结果y_pred和真实标签y_true
accuracy_boot = []

for _ in range(1000):  # 这里假设重复1000次
    boot_idx = np.random.randint(0, len(y_true), len(y_true))  # 抽取随机索引
    y_pred_boot = y_pred[boot_idx]  # 根据索引选取样本
    accuracy_boot.append(accuracy_score(y_true, y_pred_boot))

accuracy_mean, accuracy_CI = np.mean(accuracy_boot), np.percentile(accuracy_boot, [2.5, 97.5])
print(f"Accuracy: {accuracy_mean}, 95% CI: ({accuracy_CI[0]}, {accuracy_CI[1]})")

# 如果需要进行显著性测试，可以使用t-test或wilcoxon秩和检验
t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(accuracy_boot, accuracy_score(y_true, y_pred))
wilcoxon_test = stats.wilcoxon(accuracy_boot, critical_value=stats.norm.ppf(0.975))

print(f"T-statistic: {t_stat}, p-value: {p_value}")
print(f"Wilcoxon Test: Significance Level: {wilcoxon_test.statistic}, p-value: {wilcoxon_test.pvalue}")

请注意，这只是一个基本示例，实际应用可能需要根据具体需求调整参数和细节。