Czy naprawdę jest jakaś różnica między scyzorykiem a pominięciem jednej weryfikacji krzyżowej? Procedura wydaje się identyczna. Czy coś brakuje?
cross-validation
jackknife
Wintermute
źródło
źródło
Jackknife często odnosi się do 2 powiązanych, ale różnych procesów, z których oba opierają się na podejściu typu „zostaw jedno”, co prowadzi do tego bardzo zamieszania.
W jednym kontekście można użyć scyzoryka do oszacowania parametrów populacji i błędów ich standardów. Na przykład, aby zastosować metodę scyzoryka do oszacowania nachylenia i przechwycenia prostego modelu regresji, należy:
Pseudo wartości i szacunkowe wartości współczynników można również wykorzystać do określenia błędów standardowych, a tym samym przedziałów ufności. Zazwyczaj takie podejście daje szersze przedziały ufności dla współczynników, ponieważ jest to lepsza, bardziej konserwatywna miara niepewności. Takie podejście można również wykorzystać do uzyskania szacunkowego szacunku obciążenia również dla współczynników.
W innym kontekście do oceny wydajności modelu używany jest scyzoryk. W tym przypadku jackknife = test krzyżowy z pominięciem jednego. Oba odnoszą się do pozostawienia jednej obserwacji z zestawu danych kalibracyjnych, ponownej kalibracji modelu i przewidywania obserwacji, która została pominięta. Zasadniczo każda obserwacja jest prognozowana przy użyciu „częściowych oszacowań” predyktorów.
Oto miły mały artykuł o jackknife, który znalazłem w Internecie: https://www.utdallas.edu/~herve/abdi-Jackknife2010-pretty.pdf
źródło