resamplingとは？初心者にもわかる基本と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

resamplingとは何か

resamplingとはデータを新しく作り出して分析を安定させる考え方のことを指します。サンプルデータだけで結論を出すと、偶然の影響で推定値が揺れてしまうことがあります。resamplingはこの揺らぎを減らすために、データの中から何度も「再取り出し」を行い、推定値の分布や精度を見積もります。

なぜresamplingが必要なのか

データにはばらつきがあるため、1回のデータだけでは結論は信頼できません。特にデータ量が少ないと、推定値は大きく揺れます。resamplingはデータ全体を使って複数の推定を作り、その分布を使って安定性を評価します。

よく使われる場面

統計推定の信頼区間を推定したいときや、機械学習モデルの性能を妥当性を確かめたいときにresamplingが役立ちます。持ち出しデータが限られている場合でも、追加データがなくても推定の信頼性を評価できます。

代表的なresampling手法

ブートストラップはデータセットから元のサイズと同じ大きさの標本を「置換しながら」何度も作る方法です。標本を入れ替え再抽出することで、母集団の性質を推定します。

交差検証はデータを数個のブロックに分け、1つを検証データ、残りを学習データとして何度も評価します。

ジャックナイフはデータの1点を取り除いて推定値を計算し、それをデータ全体で繰り返す方法です。

サブサンプリングはデータの一部を再抽出して推定する方法で、ブートストラップよりも厳密性が変わる場面があります。

実際の流れの例

例として、ある商品の売上データを使って平均値の推定と信頼区間を知りたいとします。まずデータを整理します。次にブートストラップを使って、元のデータと同じサイズの標本を何度も作成します。各標本から平均値を計算し、得られた値の分布を見ます。その分布の中心が最初の推定値に近いほど、推定は安定していると言えます。

別の例として機械学習のモデル評価も考えられます。データをk分割して、1つずつ検証します。これによりモデルの汎化性能を過度に過大評価せずに測定できます。データの偏りに注意し、同じデータの漏れがないように分割することが大切です。

よくある誤解と注意点

誤解1: resampling ＝データを増やすことだけ。実際には再抽出の方法と母集団の仮定が重要です。

誤解2: 回数を増やせば必ず良くなるわけではない。収束と計算コストのバランスを考える必要があります。

重要なポイントをまとめると

resampling はデータの再利用を通して推定の安定性と信頼性を高める方法です。手法の使い分けには目的とデータ量のバランスが大切で、過度な再抽出は誤解を招く場合があります。

手法の比較表

手法	概要	用途
ブートストラップ	データを置換して再抽出し推定値の分布を作る	信頼区間の推定や分布の理解
交差検証	データをk分割して逐次検証する	機械学習の汎化性能評価
ジャックナイフ	データの1点を除外して推定を繰り返す	推定値の分散の概算
サブサンプリング	データの一部を再抽出して推定	小さなデータセットでの安定性評価

まとめと実践のコツ

resampling はデータ科学の強力な道具です。目的に合わせて適切な手法を選ぶことが大切です。データの前処理と分割の方法、分割の総数や再抽出の回数など、設定次第で結果が変わります。初心者はまずブートストラップと交差検証の2つを理解すると良いでしょう。

resamplingの同意語

再標本化: データセットから新しい標本を再度取り出して、統計量の分布推定や偏差の評価を行うリサンプリングの総称。
再サンプリング: データを再度サンプリングして、推定値の安定性やモデルの性能を評価する手法の総称。
リサンプリング: データを再抽出・再サンプリングして、統計推定の分布や検定の準備を行う方法全般を指す語。
ブートストラップ: 元の標本から置換抽出で多数の再標本を作成し、統計量の分布を推定する代表的なリサンプリング法。
ブートストラップ法: ブートストラップの別称。標本を再抽出して推定値の信頼性を評価する方法。
ジャックナイフ法: データの各観測値を1つずつ除外して統計量の偏り・分散を評価するリサンプリング手法。
交差検証: データを複数の分割（フォールド）に分け、訓練と評価を繰り返してモデルの汎化性能を推定するリサンプリング法。
パーミュテーション検定: データのラベルや値をシャッフルして帰無分布を推定するリサンプリング検定法。
標本再抽出: データセットから標本を再抽出することを指す表現。
再抽出法: データを再抽出して分析・推定を行う総称的表現。

resamplingの対義語・反対語

置換なし抽出: resamplingの対義語として挙げられる抽出法。データセットからのサンプリングを行うとき、同じデータ点を重複して選ばない（replacementを使わない）方法を指します。ブートストラップのような再抽出とは反対の考え方です。
初回サンプリングのみ: 最初に取得したデータだけを分析に用い、再度のサンプリングを行わないことを意味します。resamplingを前提としないアプローチです。
サンプリングなし: データの再抽出や新規データ生成を行わない状態。元データをそのまま使う前提の状況を指す表現です。
原データをそのまま使用: resamplingを避け、元のデータを追加処理せずにそのまま分析に用いることを示します。
非リサンプリング法: リサンプリングを前提とした手法を使わない方法を指します。ブートストラップやジャックナイフを除外する意味合いです。
一回限りの抽出: データを1回だけ抽出して分析に用い、再抽出や再生成を行わないことを意味します。

resamplingの共起語

リサンプリング: データを再度標本化する総称。元データから新しい標本を繰り返し作成して統計量の分布を推定したり、モデルの性能を評価したりする手法の総称。
ブートストラッピング: 元の標本データから置換を許した新しい標本を多数作成し、それらを用いて母集団の統計量の分布を近似する方法。
ブートストラップアグリゲーティング: ブートストラップ標本を複数作成して、それらを組み合わせて予測を安定化させる手法（Bagging）。
ジャックナイフ: データの1点を順に除外して再標本を作り、推定量のバイアスや分散を評価するリサンプリング法。
クロスバリデーション: データを複数の分割で訓練・評価を繰り返し、モデルの汎化性能を評価するリサンプリングの代表的手法。
ランダムサンプリング: 母集団から無作為に標本を抽出する基本的なサンプリング方法。
置換抽出: 抽出時に元データが戻され、同じデータが複数回選ばれる可能性があるサンプリング方式（ブートストラップなどで用いられる）。
非置換抽出: 抽出後は戻さず、同じデータを再度選べないサンプリング方式。
層別サンプリング: データを層に分け、各層から一定割合・サンプル数で抽出する方法。層ごとに分布を保つ利点がある。
サブサンプリング: 全体から一部を抜き出して標本を作る、縮小版のサンプリング手法。
アップサンプリング: データ量が少ないクラスなどを増やすために標本を拡張するサンプリング。
ダウンサンプリング: データ量の多いクラスからデータを削って標本数を揃える手法。
重み付きリサンプリング: 各標本に重みを付けて新しい標本を再構成する方法。確率分布に基づく再標本化で使われる。
重要度サンプリング: 標本の取り出し確率を重みによって調整し、期待値を効率的に推定するリサンプリングの一手法。
モンテカルロ法: 乱数を大量に発生させて複雑な問題を数値的に解く方法。リサンプリングの前提や評価に利用されることが多い。
標本分布: ある統計量が取り得る値とその確率の分布。リサンプリングでこの分布を推定・近似する。
データ分割: データを訓練・検証・テストに分ける作業。リサンプリングを通じて分割を繰り返すこともある。
母集団: 観測対象の全体を指す集合。リサンプリングは母集団を模倣する形で標本を作成する。
再標本化: resamplingの日本語表現。データを再度標本化して推定量の性質を評価・改善する一連の手法。
サンプリング分布: 標本から得られる統計量の確率分布。リサンプリングでこの分布を推定・理解する。

resamplingの関連用語

再サンプリング: データを再度サンプリングして推定を安定化させる統計手法の総称。データの再抽出やデータ拡張を通じて分布推定やモデル評価を行う。
ブートストラップ: 元データから置換抽出で多数のサンプルを作成し、推定量の分布や信頼区間を評価する再サンプリング法。
ブートストラップ標本: ブートストラップで作成されたサンプル。元データと同じサイズだが、同じ観測が複数回現れることがある。
ブートストラップ信頼区間: ブートストラップを用いて推定値の信頼区間を求める方法。
ジャックナイフ: データから1つの観測を除外して推定値の影響を評価する再サンプリング法。
ジャックナイフ推定: ジャックナイフ法を用いて推定量のバイアスや分散を評価・補正する手法。
交差検証: データを複数の分割にしてモデルを評価する再サンプリング法の代表例。
K分割交差検証: データをK個のフォールドに分け、各フォールドを検証データとして用いる評価法。
LOOCV: Leave-One-Out Cross-Validation。データの各観測を1つの検証データとして使う厳密なCV。
ホールドアウト法: データを訓練データと検証データに一度だけ分割して評価する方法。
時系列クロスバリデーション: 時系列データに適した再サンプリング手法。過去データのみを使って未来を予測するよう順序を守る。
ローリング法（Walk-forward法）: 時系列データの検証を時間の経過に沿って進める再サンプリング手法。
ブロックブートストラップ: 時系列データの連続性を保つため、データをブロック単位でサンプリングするブートストラップの一種。
移動ブロックブートストラップ: データブロックを移動させながらブートストラップを行う手法。
時系列ブートストラップ: 時系列データ向けのブートストラップ手法の総称。
層化サンプリング: クラスの比率を保つように層ごとにデータをサンプリングする手法。
層化K分割交差検証: 層化したデータをK分割してCVを行う方法。クラス分布を保ちつつ評価する。
アンダーサンプリング: 多数クラスを削減してデータのバランスをとる手法。
オーバーサンプリング: 少数クラスを増やしてデータのバランスをとる手法。
SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique。少数クラスの新規合成サンプルを作ってバランスを取る手法。
ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling。難易度の高いサンプルを中心に新規合成サンプルを作るオーバーサンプリング手法。
ランダムアンダーサンプリング: 多数クラスを無作為に減らしてバランスを取る方法。
置換検定: データのラベルやグループを置換して帰無仮説の下で分布を推定する再サンプリング法。
バギング: Bootstrapサンプルを使い複数のモデルを学習させ、予測を平均化して精度を上げるアンサンブル手法。
ブースティング: 弱い学習器を順に学習させ、誤りを重視して全体の性能を高めるアンサンブル手法。
ランダムフォレスト: 多数の決定木を学習させ、予測を多数決または平均で統合するバギング系の手法。
OOBエラー: Out-of-Bag Error。ブートストラップで使われなかった標本を使って評価する指標。