샘플링 / 리샘플링

1. 샘플링(Sampling)

샘플링은 모집단에서 임의의 표본들을 뽑아내는 것으로 표본 추출을 의미한다.

샘플링을 하는 이유는 모집단을 전부 조사하는 것이 불가능하기 때문이다.

따라서 샘플링을 이용하여 모집단에 대한 추론을 수행한다.

추출된 표본은 가능한 모집단을 대표할 수 있는 것이 좋으며, 완벽하게 모집단과 동일하지 않기 때문에 분석시 신뢰구간, 오버피팅 등으로 고려해줄 필요가 있다

2. 리샘플링(Resampling)

리샘플링은 말 그대로 샘플링을 다시 수행하는 것이다.

이 때 샘플링을 수행하는 대상은 원래의 샘플 즉, 표본이다.

리샘플링을 수행하는 이유는 샘플의 부분집합을 뽑아서 통계량의 변동성을 확인하기 위함이다.

주로 사용되는 방법은 k-fold 교차 검증, 부트스트랩핑(Bootstrapping)이 있다.

샘플링은 모집단에서 하나의 표본을 추출하는 것

리샘플링은 샘플링 과정을 여러번 반복하는 것.

샘플은 모집단을 닮은 하나의 집단이지만 noise가 존재 할 수 밖에 없다.

이를 리샘플링을 통해 샘플링의 한계를 극복하고 모집단의 분포에 대한 가정없이

표본만으로 초론이 가능하다는 장점이 생긴다.

K-fold 교차 검증

k-fold 는 샘플에서 k-1개의 동일한 크기의 부분집합을 만들어 Train 으로 사용 나머지를 Valid(test)로 사용한다. k개의 결과가 나오면 각 결과값의 평균을 통해 얻는다.

시계열 교차 검증

시계열의 경우는 시간 순서대로 진행되어 있고,

특정 STEP 이후를 예측하기도 한다. 연두색의 경우 1step

빨강색의 경우 3step CV라고 말할 수 있다.