Bootstrap法，一种重复采样技术，通过估计抽样分布来评估模型性能：创建多个数据集子集；在每个子集上训练模型；计算性能度量分布；分析分布形状和位置；确定置信区间。优点：无偏估计、无需数据分布假设、适用于各种模型。局限性：计算成本高、受数据集大小影响、不评估泛化能力。
Bootstrap法验证模型
什么是Bootstrap法？
Bootstrap法是一种重复采样技术，用于通过估计抽样分布来评估模型的性能。它通过从原始数据集中随机抽取多个子集并对每个子集进行建模来实现这一点。
如何使用Bootstrap法验证模型：
1. 从原始数据集创建多个子集：
从原始数据集随机抽取多个子集。每个子集通常应包含原始数据集的相同数量的数据点。
2. 在每个子集上训练模型：
对每个子集进行建模并评估其性能度量，如准确度、召回率和F1分数。
3. 计算性能度量的分布：
计算性能度量在所有子集上的均值、标准偏差和其他统计量。
4. 分析分布：
检查性能度量分布的形状和位置。理想情况下，分布应中心化在良好的性能值周围，并且标准偏差较小。
5. 确定置信区间：
使用Bootstrap方法估计性能度量的置信区间。置信区间提供对模型性能真实分布的估计。
Bootstrap法的优点：
- 它提供了一种无偏且稳定的性能度量估计。
- 它不需要假设数据分布。
- 它可以用于各种分类和回归模型。
Bootstrap法的局限性：
- 它可能比交叉验证方法计算成本更高。
- 它可能受到数据集大小的影响。
- 它不评估模型对未见数据的泛化能力。
