Bootstrap nədir?

Bootstrap statistik bir metod olub, statistikaların (məsələn, orta, median, korrelyasiya koeffisienti) paylanmasını orijinal məlumatlardan çoxsaylı təsadüfi nümunələr götürməklə qiymətləndirmək üçün istifadə olunur.

Maşın öyrənməsində bootstrap tez-tez modellərin etibarlılığını qiymətləndirmək, güvən intervaları qurmaq və ansambl metodlarında, məsələn, təsadüfi meşələrdə, müxtəlif məlumat alt dəstələri yaradaraq fərdi ağacların öyrədilməsində istifadə olunur.

Orta hesabını qiymətləndirmək üçün sadə bootstrap nümunəsi:

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
boot_means = []
for _ in range(1000):
    sample = np.random.choice(data, size=len(data), replace=True)
    boot_means.append(np.mean(sample))

# Orta hesabı və güvən intervalını qiymətləndirmək
mean_estimate = np.mean(boot_means)
conf_interval = np.percentile(boot_means, [2.5, 97.5])
print(f"Orta: {mean_estimate}, 95%-lik güvən intervalı: {conf_interval}")