Bootstrap nima?

Bootstrap — bu statistik usul, statistikani (masalan, o‘rtacha, median, korrelyatsiya koeffitsienti) taqsimotini baholash uchun ma'lumotlardan takroriy tasodifiy tanlovlar qilish orqali ishlatiladi.

Mashinasozlikda bootstrap ko‘pincha modellarning ishonchliligini baholash, ishonch oralig‘ini qurish va ansambl usullari, masalan, tasodifiy o‘rmonlarda, turli ma’lumotlar kichik to‘plamlarini yaratib, alohida daraxtlarni o‘qitishda qo‘llaniladi.

O‘rtacha qiymatni baholash uchun oddiy bootstrap misoli:

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))

# O‘rtacha va ishonch oralig‘ini baholash
mean_estimate = np.mean(boot_means)
conf_interval = np.percentile(boot_means, [2.5, 97.5])
print(f"O‘rtacha: {mean_estimate}, 95% ishonch oralig‘i: {conf_interval}")