Tại sao đóng bao sử dụng mẫu bootstrap?

Đóng gói là quá trình tạo N người học trên N mẫu bootstrap khác nhau, sau đó lấy ý nghĩa dự đoán của họ.

Câu hỏi của tôi là: Tại sao không sử dụng bất kỳ loại lấy mẫu nào khác? Tại sao nên sử dụng mẫu bootstrap?

Câu hỏi thú vị. Bootstrap có các thuộc tính lấy mẫu tốt, so với một số lựa chọn thay thế như jackknife. Nhược điểm chính của bootstrapping là mỗi lần lặp phải làm việc với một mẫu lớn như tập dữ liệu gốc (có thể tốn kém về mặt tính toán), trong khi một số kỹ thuật lấy mẫu khác có thể hoạt động với các mẫu nhỏ hơn nhiều.

Bài viết này gợi ý rằng việc cắt giảm cỡ mẫu một cách ngây thơ có thể làm giảm hiệu suất, liên quan đến việc đóng bao dựa trên bootstrap, đó sẽ là một lý do để không làm như vậy. Bài viết cũng giới thiệu một phương pháp mới để sử dụng các mẫu nhỏ hơn trong ước tính đóng bao, đồng thời tránh những vấn đề đó.