バイアス補正とは何ですか？[閉まっている]

入力/出力データセットがあり、最初に線形回帰線を作成し、バイアスを修正してから、そのデータのみをモデルに使用する場所を見てきました。このバイアス補正が何であるか分かりませんでしたか？

問題の記述は、どのタイプのバイアス補正を参照しているのかを正確に知るほど正確ではありませんが、一般的な用語で説明できると思います。推定器にはバイアスがかかる場合があります。これは、それが良い推定量であるかもしれないが、その期待値または平均値がパラメーターと正確に等しくないことを意味します。推定器の平均値と実際のパラメーター値の差は、バイアスと呼ばれます。推定器にバイアスがかかっていることがわかっている場合、他の手段によってバイアスを推定し、元の推定値から推定バイアスを差し引くことで推定器を変更することができます。この手順は、バイアス補正と呼ばれます。見積もりを改善する目的で行われます。バイアスを減らしますが、分散も増やします。

成功したバイアス補正の良い例は、分類エラー率のブートストラップバイアス補正推定です。サンプルサイズが小さい場合、エラー率の再代入推定には楽観的バイアスが大きくなります。ブートストラップは再置換推定のバイアスを推定するために使用され、再置換推定はエラー率を過小評価するため、バイアス推定は再置換推定に追加され、エラー率のブートストラップバイアス補正推定を取得します。サンプルサイズが小さい場合、2つのクラスの問題で両方のクラスを組み合わせて30以下にすると、特定の形式のブートストラップ推定（特に632推定）が、1つだけの相互検証よりも正確なエラー率の推定を提供します（これは非常にエラー率のほぼ公平な推定値）。