Ресемплинг и пропущенные данные
18 — методы этого семейства.
Избранное
Бэггинг (Бутстрэп-агрегирование)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 bootsАнсамбль бэггингаBagging, 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 BCa Бутстреп (скорректированный по смещению и ускоренный)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 biБлочная бутстрэп-выборка (скользящий блок и стационарная)Block bootstrap is a resampling method for dependent, autocorrelated time-series data: instead of resampling single observations, it resamples whole blocks of consecutive observatiБутстреп-выводBootstrap inference, introduced by Bradley Efron in 1979, estimates the sampling distribution of a statistic by repeatedly resampling the observed data with replacement. It requireБутстреп-симуляцияBootstrap 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
План чтения
Наиболее цитируемые фундаментальные методы этой темы в порядке их появления — отправная точка, если вы здесь впервые.
Все методы 18
Бэггинг (Бутстрэп-агрегирование)Ансамбль бэггингаBCa Бутстреп (скорректированный по смещению и ускоренный)Блочная бутстрэп-выборка (скользящий блок и стационарная)Бутстреп-выводБутстреп-симуляцияДвойной (итерированный) бутстрэпАлгоритм EMАнсамблевая линейная регрессияОценка методом джекknifeМедиаторный анализМножественная импутацияOnline BaggingПараметрический бутстрэпТест перестановок (рандомизация)Robust BaggingНаивный Байес с самообучениемПолуавтоматический бэггинг