Estimating the Error Rate of a Prediction Rule: Improvement on Cross-Validation
预测规则错误率的估计：对交叉验证的改进AI 解读 ↓
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预测规则错误率的估计：对交叉验证的改进
- 研究问题
- 用已有数据构造分类规则后，如何估计其对未来观测的错误率，并在小样本下改善交叉验证所提供的误差估计？
- 方法与思路
- 作者分析交叉验证与自助法错误率估计的联系，探讨预测问题的理论基础，并考察若干相关的错误率估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，交叉验证能给出近乎无偏的估计，而若干相关方法似乎可明显改善小样本估计；具体估计形式与结果未列出。
- 阅读关注点
- 应核对目标错误率如何定义、训练数据的重复使用如何处理，以及改进方法的偏差、方差和适用分类规则。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；改善陈述带有审慎措辞，方法细节和量化证据需读全文。
原文摘要
We construct a prediction rule on the basis of some data, and then wish to estimate the error rate of this rule in classifying future observations. Cross-validation provides a nearly unbiased estimate, using only the original data. Cross-validation turns out to be related closely to the bootstrap estimate of the error rate. This article has two purposes: to understand better the theoretical basis of the prediction problem, and to investigate some related estimators, which seem to offer considerably improved estimation in small samples.