Resamplausmenetelmiä

Resamplausmenetelmiä käytetään koneoppimisessa ja tilastotieteessä arvioimaan mallien suorituskykyä ja tuottamaan luotettavampia estimaatteja. Näiden menetelmien perusidea on käyttää käytettävissä olevaa dataa useita kertoja sen sijaan, että data jaettaisiin vain yhteen opetus- ja testijoukkoon. Tämä auttaa vähentämään satunnaisuudesta johtuvia virheitä ja antaa paremman kuvan siitä, miten malli yleistyy uuteen, näkemättömään dataan.

Yksi yleisimmistä resamplausmenetelmistä on ristiinvalidointi. Yksinkertaisimmassa muodossaan, k-kertainen ristiinvalidointi, data jaetaan k yhtä suureen osaan. Tämän jälkeen malli opetetaan k-1 osalla ja testataan jäljelle jäävällä osalla. Tätä prosessia toistetaan k kertaa, siten että jokainen osa toimii kerran testijoukkona. Lopullinen suorituskyvyn arvio saadaan keskiarvoistamalla k testitulosta.

Toinen tärkeä menetelmä on bootstrap. Bootstrap-menetelmässä luodaan uusia opetusjoukkoja ottamalla alkuperäisestä opetusjoukosta satunnaisotoksia takaisinpanolla. Tämä tarkoittaa, että alkuperäisestä datasta valitaan havaintoja satunnaisesti, ja jokainen valittu havainto palautetaan takaisin joukkoon, josta se voidaan valita uudelleen. Näin muodostetaan useita uusia, samankokoisia opetusjoukkoja. Kullakin uudella opetusjoukolla malli opetetaan, ja sen suorituskykyä arvioidaan. Bootstrapia käytetään usein estimaattien epävarmuuden mittaamiseen, kuten luottamusvälien laskemiseen.

Resamplausmenetelmät ovat erityisen hyödyllisiä silloin, kun käytettävissä oleva data on rajallista. Ne auttavat saamaan vakaampia ja luotettavampia tuloksia verrattuna yksittäiseen opetus-testijakoihin. Näiden menetelmien avulla voidaan myös valita sopivampia malleja tai hyperparametrejä.