influence function:影响函数。统计学(尤其是稳健统计)中的概念,用来衡量“某个单个观测值被微小扰动”时,对某个统计量/估计量(如均值、回归系数、模型参数)造成的影响大小与方向。机器学习中也常借用它来近似评估“某个训练样本”对模型预测或参数的影响。
/ˈɪnfluəns ˈfʌŋkʃən/
The influence function shows how sensitive an estimator is to outliers.
影响函数展示了一个估计量对离群点有多敏感。
In robust statistics, the influence function helps compare estimators by describing the effect of an infinitesimal contamination at a point in the data distribution.
在稳健统计中,影响函数通过描述数据分布在某一点发生“无限小污染”时的影响,来帮助比较不同估计量的稳健性。
influence 源自拉丁语 influere(“流入、产生影响”),经法语进入英语;function 源自拉丁语 functio(“履行、作用、功能”)。合起来的 influence function 直译为“影响的函数”,强调“影响大小可以用一个函数来刻画”,后来在稳健统计中被专门化为术语。