How Biased is the Apparent Error Rate of a Prediction Rule?
预测规则的表观错误率有多大偏差？AI 解读 ↓
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预测规则的表观错误率有多大偏差？
- 研究问题
- 同一份数据同时用于拟合模型和评估预测准确性时，表观错误率会产生多大的向下偏差，如何估计这种偏差？
- 方法与思路
- 作者为一般指数族线性模型及预测损失提供简单偏差估计，重点讨论逻辑回归误分类率，并比较多种模型评估方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称理论覆盖多类预测误差度量，并联系 Cp、交叉验证、广义交叉验证、bootstrap 与 AIC 等相关思路。
- 阅读关注点
- 应核对真实错误率的定义、偏差估计的近似条件，以及二元误分类损失下各评估方法的目标与计算方式是否相同。
- 阅读边界
- 所给索引摘要未标稿件版本。摘要未给出偏差公式、正则条件或比较数值，不能判断这些方法在特定数据上的表现优劣。
原文摘要
A regression model is fitted to an observed set of data. How accurate is the model for predicting future observations? The apparent error rate tends to underestimate the true error rate because the data have been used twice, both to fit the model and to check its accuracy. We provide simple estimates for the downward bias of the apparent error rate. The theory applies to general exponential family linear models and general measures of prediction error. Special attention is given to the case of logistic regression on binary data, with error rates measured by the proportion of misclassified cases. Several connected ideas are compared: Mallows's Cp , cross-validation, generalized cross-validation, the bootstrap, and Akaike's information criterion.