ブートストラップサンプリング

ブートストラップサンプリングとは、元のデータセットから、重複を許して無作為に抽出を繰り返す統計的な再標本化手法です。元のデータ数が少なくても、複数のデータセットを生成して推定の精度を検証できます。

この手法を用いると、同じデータが複数回選ばれることもあれば、一度も選ばれないこともあります。これにより、元のデータセットとは異なる多様な標本を作成できるため、統計量のばらつきや信頼区間を評価する際に役立ちます。

G検定の文脈では、アンサンブル学習の一種である「バギング」の基礎技術として登場します。複数のモデルを独立して学習させる際、ブートストラップサンプリングで作成した異なるデータセットを使うことで、モデル間の多様性を確保し、精度の向上を図ります。