幸存者偏差

股市心态剖析:吴老二效应

第二座大山就是不过如此,这个状态和第一个形成鲜明的对比。打个比方,听到巴菲特大名如雷贯耳,然后一路追随。但是听到隔壁吴老二居然赚钱了,气的真是浑身发抖,吴老二什么人?也能炒股赚钱,可见股市这玩意不过如此,俺上俺也行。于是自负心膨胀而来,心中就一个逻辑,因为吴老二赚钱了,所以我看着不比他差,那么我也一定可以赚钱。

 

可谁是吴老二呢?今天这个赚钱了,他就是吴老二,明天那个赚钱了,那个就是吴老二。市场上总有少部分散户赚钱,而且还在不断更新,这座大山迈不过去,永远会盯着身边让自己心态失衡的例子。吴老二赚钱的时候看到了,亏钱的时候就置若罔闻,这个时候就去关注其他赚钱的散户。吴老二也不是一直赚钱,只不过他赚钱的时候恰巧被你看到了而已。他亏钱的时候,你就会换一个赚钱的散户关注,以此来麻痹自己这个市场很容易。

### 幸存者偏差在算法中的表现及影响 #### 什么是幸存者偏差幸存者偏差是一种常见的统计学谬误,指的是人们倾向于关注成功的结果或“存活下来的数据”,而忽略了未成功的部分或未能留存的信息[^1]。这种偏见可能导致错误的推断和决策。 #### 算法中的幸存者偏差现象 在机器学习和数据分析领域,幸存者偏差可能表现为训练数据的选择不当或测试集的设计不合理。例如,在构建分类器时,如果仅基于已知的成功案例来调整模型参数,则可能会忽略失败案例的重要特征[^2]。这不仅会影响模型的准确性,还可能导致其无法适应新的场景。 #### 对结果的具体影响 当存在幸存者偏差时,算法得出的结论往往具有误导性。具体来说: - **预测性能下降**:由于缺乏对负面实例的学习,模型难以处理异常情况下的输入。 - **资源分配失衡**:依据偏向性的分析做出资源配置决定,最终造成效率低下甚至浪费。 - **风险评估不足**:忽视潜在的风险因素使得系统面对突发状况时更加脆弱[^4]。 #### 解决方法探讨 为了减少由幸存者偏差带来的负面影响,可以采取以下策略之一或多组合并应用: 1. 数据增强技术 通过合成少数类样本或者引入外部知识扩充原始数据集合,从而平衡各类别的分布比例[^3]。 2. 调整评价指标体系 除了常用的精确度(Accuracy),还需要考虑召回率(Recall)、F1分数(F1-Score)等能够反映不同类别间差异程度的标准来进行综合考量。 3. 增加透明性和可解释性 开发易于理解且具备一定逻辑链条支持的AI解决方案,让用户清楚知道哪些变量参与到了最后判断当中去,并能接受质疑与检验。 4. 多角度验证假设成立条件 不仅仅依赖单一维度上的证据链路支撑起整个理论框架;而是应该从多个相互独立又彼此关联的角度出发反复论证直至形成共识为止。 ```python from sklearn.utils import resample def balance_data(X, y): X_majority = X[y == majority_class] X_minority = X[y != majority_class] # Upsample minority class X_minority_upsampled = resample(X_minority, replace=True, # sample with replacement n_samples=len(X_majority), # to match majority class random_state=123) # reproducible results # Combine majority and upsampled minority classes X_balanced = np.vstack((X_majority, X_minority_upsampled)) return X_balanced ``` 上述代码片段展示了如何通过对少数群体进行重抽样达到数据均衡的目的。 ---
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