bootstrap 校准曲线

bootstrap 校准曲线
Bootstrap 校准曲线（bootstrap calibration curve，BCC）是一种通过自助法（bootstrap）来评估统计模型的预测精准度的方法。

Bootstrap 方法是一种利用有限的数据样本来估计总体统计量的方法，而 BCC 利用该方法产生的多个样本来评估模型的准确性。

BCC 可以绘制出预测值和实际结果的比较图，以评估模型在不同概率水平下的准确
性。

Bootstrap 校准曲线的方法如下：首先，用原数据拟合模型，然后从原始数据中随机
抽出一定比例的数据，重复进行模型拟合，并利用这些模型产生的预测值和实际结果来计
算模型的准确性。

这样做可以有效地评估模型的稳定性，如果模型的预测结果保持稳定，
则可以认为该模型具有较高的预测准确性。

否则，需要进行模型调整以提高预测准确性。

Bootstrap 校准曲线的绘制方法如下：首先，将数据集分成两部分，一部分用于拟合
模型，另一部分用于测试模型的预测准确性。

然后，从测试数据集中按照一定比例（如每10%）随机抽取数据样本，再将这些数据样本插入到拟合数据集中，重新拟合模型，并使用新的模型生成预测值。

最后，将预测值与实际结果进行比较，并绘制出预测值与实际结果
的比较图。

此外，为了更好地评估模型在不同概率水平下的准确性，可以采用分布直方图、分布密度曲线等方法来分析模型的预测结果。

1、能够在不使用外部数据的情况下评估模型的准确性，其结果更客观可靠。

2、能够评估模型的稳定性，从而判断模型是否需要进行调整或优化。

3、能够评估模型在不同概率水平下的准确性。

4、能够评估模型的预测精准度，并为进一步优化模型提供指导。

1、需要消耗大量的计算资源和时间，因为需要重复拟合模型。

2、对于一些数据分布不均匀或缺失数据的情况下，结果可能不太准确。

3、对于多元统计模型，其结果可能较为复杂。

总之，Bootstrap 校准曲线是一种有效的评估统计模型预测准确性的方法，尤其适用
于没有大量外部数据样本的情况下。

通过该方法可以评估模型在不同概率水平下的准确性，并为模型调整和优化提供指导。