Bootstrap prediction interval
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@bashtage がすでに取り組んでいます。
2019年11月9日 から。
評価
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説明
I'm trying to bootstrap the prediction interval for an sklearn style non-parametric estimator (specifically catboost regression). I want the prediction interval for the sum of n predictions (the data has time order). I'm using the method from Davison and Hinkley "Bootstrap Methods and their Applications" algorithm 6.4 i.e.
fit the model to X,y with residuals e
repeat R times
X* = X, e*=sample(e), y*=F(X*) + e*
fit y*=F'(X*)
repeat M times
e+=sample(e,n)
Yhat-Y+ = sum(F(X*)-(F'(X*)+e+))
As far as I can see, there's no convience wrapper for a prediction interval similar bs.conf_int()?
Also like in https://github.com/bashtage/arch/issues/165 I only want the first n samples for e+ - I assume I still have to use the workaround from this issue?
My main question though is how to implement the two loops? I don't think creating two seperate CircularBlockBootstrap() instances is correct though since the random state of the inner bootstrap will be reset to whatever the default seed is? I think what I should do is create one bootstrap instance and use it as follows:
bs=CircularBlockBootstrap(block_size,e)
R=10
M=10
it = bs.bootstrap(N*(M+1))
for r in range(R):
pos, _ = next(it)
estar = pos[0]
for m in range(M):
pos, _ = next(it)
eplus = pos[0][:n]
My issue though is when I sample estar and eplus - because the data is blocked I need to ensure the block boundaries are the same - specifically if the block size is one week and X and Xplus don't both start on the same hour of the week then sampling from the same CircularBlockBootstrap() object will result in misalignment of the eplus samples?
Edit: As is usually the case, taking the time to write out the problem gave me enough time to think it out. I compute the offset from the start of e to the same time of week of the start of the X+ and then simply sample as follows:
eplus = pos[0][offset:n+offset]
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.6k
- フォーク
- 298
- 平均マージ
- 14時間 46分
- マージ済み PR（30日）
- 106
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
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