matlab自助法实现

方法:以bootstrap sampling为基础,给定包含m个样本的数据集,我们对它进行采样产生数据集D’:每次随机从D中挑选一个样本,将其拷贝放入D’,然后将该样本放回初始数据集D中,使得该样本在下次采样时仍有可能被采到;这个过程重复m次以后,我们就得到了包含m个样本的数据集D’。将D’用作训练集,D\D’用作测试集;这样实际评估的模型与期望评估的模型都使用m个训练样本,而仍有数据总量约1/3的、没在训练集中出现的样本用于测试,这样的测试结果,也成为“包外估计”(out-of bag estimate).

在这个过程中,样本在m次采样中始终不被采到的概率是(1-1/m)m,取极限得到 即通过自助采样,初始数据集D中约有36.8%的样本未出现在采样数据集D’中。

使用条件: (1)在数据集较小,难以有效划分训练/测试集时很有用; (2)可从初始数据集中产生多个不同的训练集,对集成学习等方法很有用。

clear all;
close all;
clc;

data=csvread('irisdata.csv');
[s,t]=zizhu(data);
csvwrite('s.csv',s);
csvwrite('t.csv',t);

function [s,t]=zizhu(data)
    t = data;
    [m,n] = size(data);
    s = zeros(m,n);
    labels = [];
    for i=1:m
        index = UNIDRND(m);
        labels = [labels index];
        s(i,:) = data(index,:);
    end
    kind=unique(labels);
    disp(length(kind))
    t(kind,:) = [];

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