Phân tích và chỉ số

Dò tìm dữ liệu

Bởi Jarosław Wasiński (EN) • Đã xuất bản: 23 Th10 2026

Thiên lệch phát sinh khi liên tục tìm kiếm hay tái dùng cùng dữ liệu để chọn quy tắc hấp dẫn. Mô hình có thể khớp đặc điểm lịch sử ngẫu nhiên thay vì cơ chế lặp được. Vấn đề gồm liên tục sửa chiến lược sau khi thấy kết quả trên tập đánh giá được cho là độc lập. Khác thiên lệch nhìn trước dù cả hai có thể cùng xảy ra.

Ví dụ. Với 50 kiểm định độc lập của các giả thuyết không vốn là đúng ở α = 0.05, số bác bỏ sai kỳ vọng là 2.5. Xác suất ít nhất một lần là 1−0.95⁵⁰ ≈ 92.3%. Biến thể chiến lược thực tế thường không độc lập.

Cách hoạt động

Ghi toàn bộ tập lần thử: thông số, bộ lọc, công cụ và phiên bản bị loại. Tách phát triển khỏi đánh giá cuối. Liên tục xem tập giữ riêng khiến nó thành phần của chọn mô hình và làm suy giảm vai trò kiểm tra độc lập ban đầu.

Sai lầm thường gặp

92.3% của mô hình không có nghĩa chiến lược cụ thể được chọn có xác suất sai đó. Điều chỉnh đa kiểm định có thể giúp nhưng không loại bỏ rò rỉ thông tin hay mô hình thực hiện thiếu chính xác.

Tìm hiểu thêm

Trong khóa học: 5.12 Tự động hóa và sàng lọc trong phân tích kỹ thuật — công cụ, quy trình và cạm bẫy ; 15.4 Kiểm thử lịch sử và kiểm thử tiến về sau — phương pháp, bằng chứng và cạm bẫy. Nguồn: ASA: tuyên bố về giá trị p .

Nhật ký quyết định nghiên cứu

Ghi bộ lọc, công cụ bị bỏ và sửa đổi thủ công cùng các tệp đã lưu. Nếu điều kiện được chọn sau khi xem tập giữ riêng, tập đó đã tham gia phát triển. Kiểm thử cuối cần dữ liệu độc lập với những quyết định lựa chọn đó.

Nguồn chính kiểm tra 11 tháng Mười 2026: stat.ethz.ch .

Câu hỏi thường gặp

Một kết quả ngoài mẫu tốt có xóa vấn đề không?

Không tự động. Quy trình lựa chọn, lần thử trước và tính độc lập của dữ liệu đánh giá với quyết định thiết kế đều quan trọng.

Đặt tên bộ dữ liệu OOS có khiến nó độc lập không?

Không. Ảnh hưởng thực tế của nó lên chọn quy tắc quan trọng, không phải nhãn thư mục.

← Quay lại bộ thuật ngữ đầy đủ