Bootstrap деген эмне?

Бутстрэп (bootstrap) — бул статистикалык ыкма, ал статистиканын (мисалы, орточо, медиана, корреляция коэффициенти) таралышын баалоо үчүн колдонулат, ал үчүн негизги маалыматтардан кайра-кайра кездейсөң тандайт.

Машиналык үйрөнүүдө бутстрэп көбүнчө моделдердин ишенимдүүлүгүн баалоо, ишеним интервалдарын түзүү жана ансамблдик ыкмаларда, мисалы, тандай турган токойлордо, ар кандай маалыматтардын кичи топтомдорун түзүүдө колдонулат.

Орточо маанини баалоо үчүн жөнөкөй бутстрэптин мисалы:

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))

# Орточо жана ишеним интервалын баалоо
mean_estimate = np.mean(boot_means)
conf_interval = np.percentile(boot_means, [2.5, 97.5])
print(f"Орточо: {mean_estimate}, 95% ишеним интервал: {conf_interval}")