O que é Bootstrap?

Desmistificando conceitos fundamentais de aprendizagem de máquina

Adaptado do Autor Terence Shin

O Método de é um conceito muito simples e e importante, é parte fundamental na construção de alguns dos algoritmos de aprendizado de máquina mais avançados como e .

O que é o Método de Amostragem bootstrap?

Tecnicamente falando, o método de amostragem bootstrap é um método de resamplagem que

Suponha que tenhamos uma amostra inicial com 3 observações. Usando o método de Cada observação tem igual chance de ser escolhida (1/3). Neste caso, a segunda observação (4, 8) foi escolhida aleatoriamente e será a primeira observação em nossa nova amostra.

Depois de escolher outra observação aleatoriamente, escolhemos a observação verde.

Por último, a observação . Lembre-se que a amostragem de bootstrap usando amostragem aleatória . Isso significa que é muito possível que uma observação já escolhida seja escolhida novamente.

Qual a Importância da Amostragem Bootstrap?

1. É o bloco de construção para muitos algoritmos modernos de aprendizagem de máquina

À medida que aprendemos mais sobre aprendizado de máquina, certamente nos deparararemos com o termo “”, também conhecido como “”. Bagging é uma técnica usada em muitos algoritmos de aprendizagem de máquina como, por exemplo:

  • florestas aleatórias,
  • AdaBoost,
  • gradiente boost,
  • XGBoost.

Confira o artigo do nosso amigo Terence Shin sobre e

2. Pode ser usado para estimar os parâmetros de uma população

Às vezes, ao estimar os parâmetros de uma população (ou seja, ), podemos ter uma. Além disso, em alguns casos, pode ser difícil descobrir o erro padrão da estimativa. Em ambos os casos, a amostragem

Em essência, sob o pressuposto de que a amostra é representativa da população, a amostragem de bootstrap é realizada para fornecer uma estimativa da distribuição amostral da estatística amostral em questão.

Este ponto é um pouco mais estatístico, então se você não entende, não se preocupe. Tudo o que você tem que entender é que a serve de base para o “” que é uma técnica que muitos modelos de aprendizado de máquina usam.

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