Resamplingtekniikat

Resamplingtekniikat ovat tilastollisia menetelmiä, joissa nykyistä havaintoaineistoa käytetään uudelleen, jotta voitaisiin arvioida populaation ominaisuuksia, mitata tilastollisen estimoinnin epävarmuutta tai arvioida mallin yleisyyttä ilman uutta datankeruuta. Niiden avulla voidaan testata hypoteeseja, muodostaa luottamusvälejä ja tarkistaa mallien suorituskykyä eri alijoukoilla.

Yksi tunnetuimmista menetelmistä on bootstrapping, jossa otokset otetaan havaintoaineistosta toistuvasti palautuksella. Näin saadaan useita bootstrap-joukkoja ja niistä voidaan estimoida tilastollinen jakauma sekä luottamusvälit esimerkiksi keskiarvolle tai varianssille. Bootstrapping soveltuu erityisesti pienille aineistoille ja monimutkaisille estimoinneille.

Jackknife on toinen perinteinen resampling-tekniikka, jossa jätetään kukin havainto pois yksi kerrallaan ja lasketaan sen vaikutus estimointiin. Tämä antaa puolestaan arvion estimointivirheestä ja epävarmuudesta ilman suurta laskentaa, mikä tekee siitä nopean vaihtoehdon pienille aineistoille.

Permutaatiotestit (permutaatiotestit) ovat nollahypoteesiin perustuvia vertailumenetelmiä, joissa datan ryhmien merkityksen jakauma luodaan uudelleen permutoimalla havaintoja satunnaisesti. Tämä lähestymistapa ei edellytä normaalijakaumaa ja soveltuu erityisesti pienille, ei-parametrisille aineistoille.

Risti-validointi, kuten k-fold risti-validointi, jakaa aineiston useaan koulutus- ja validointijaksoon. Tämä antaa arvion mallin yleistettävyydestä ja auttaa estämään ylioppimista sekä optimoimaan hyperparametreja.

Subsampling ja muut tekniikat täydentävät sarjaa: subsampling ottaa otoksia ilman palautusta pienemmällä otoskoolla, kun bootstrapin oletukset eivät päde, ja niitä käytetään yleisemmin ennuste- ja virheiden arvioinnissa sekä luokitus- ja regressiomalleissa. Resampling-tekniikat ovat keskeisiä niin tilastotieteessä kuin koneoppimisessakin, tarjoten joustavia keinoja epävarmuuden arviointiin.