Rééchantillonnage et données manquantes
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Bagging (Bootstrap Aggregating)Bagging, short for Bootstrap Aggregating, is an ensemble meta-algorithm introduced by Leo Breiman in 1996 that trains multiple copies of a base learner on independently drawn bootsEnsemble de BaggingBagging, short for bootstrap aggregating, is an ensemble method that reduces variance by training multiple copies of a single learning algorithm on different random subsets of the Bootstrap BCa (corrigé du biais et accéléré)The BCa bootstrap is a resampling method, introduced by Bradley Efron in 1987, that produces more accurate confidence intervals than the plain percentile bootstrap by applying a biBootstrap par blocs (blocs mobiles et stationnaires)Block bootstrap is a resampling method for dependent, autocorrelated time-series data: instead of resampling single observations, it resamples whole blocks of consecutive observatiInférence par bootstrapBootstrap inference, introduced by Bradley Efron in 1979, estimates the sampling distribution of a statistic by repeatedly resampling the observed data with replacement. It requireSimulation BootstrapBootstrap simulation, introduced by Bradley Efron in 1979, is a simulation-based inference method that derives the sampling distribution of virtually any statistic by repeatedly re
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Les méthodes fondamentales les plus citées de ce thème, dans l'ordre de leur développement — un point de départ si vous débutez ici.
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Bagging (Bootstrap Aggregating)Ensemble de BaggingBootstrap BCa (corrigé du biais et accéléré)Bootstrap par blocs (blocs mobiles et stationnaires)Inférence par bootstrapSimulation BootstrapBootstrap itéréAlgorithme EMRégression Linéaire d'EnsembleEstimation par jackknifeAnalyse de médiationImputation MultipleOnline BaggingBootstrap paramétriqueTest par permutation (ou randomisation)Robust BaggingBayésien Naïf auto-superviséBagging semi-supervisé