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如何使用 Jackknife 估计确保模型的稳定性

原文：towardsdatascience.com/how-to-ensure-stability-of-a-model-using-jacknife-estimation-23d0dde2cd1f?source=collection_archive---------5-----------------------#2024-12-21

如何确保模型的稳健性并检测影响力较大的数据观测值

Paula LC

·发表于Towards Data Science ·6 分钟阅读·2024 年 12 月 21 日

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在许多情况下，确保模型的稳健性对于模型的一致性和未见数据的泛化能力至关重要。检测影响力较大的单个数据观测值也是避免不准确结果的另一个重要原因。

这个过程通常涉及评估模型输出的变异性并识别潜在的偏差，特别是在处理小数据集时。解决这些挑战的一个强有力的统计工具是Jackknife 估计方法。

在本文中，我们将深入探讨 Jackknife 估计的概念，走过一个实际例子，并逐步探索它是如何工作的。

图片由Ryoji Iwata提供，来源于Unsplash

什么是 Jackknife 估计？

与自助法（Bootstrapping）类似，Jackknife 估计是一种重采样统计技术，用于估计估计量的偏差和方差。其工作原理是一次性从数据集中排除一个观测值，计算剩余数据的估计量，然后使用得到的估计值来计算整体估计。为了说明这一技术的应用，稍后我们将解释一个关于流失预测的常见实际例子。