bootstrap方法是一种重采样技术,用于通过抽样数据集来估计总体统计数据.是一种面向应用的.基于大量计算的统计思维——模拟抽样统计推断. 它可以用来估计统计数据,例如平均值或标准差.在应用机器学习中,当对不包含在训练数据中的数据进行预测时,它用于评估机器学习模型的技能. 评估机器学习模型技能结果特的点是,估计方法可以用置信区间来表示,这是其他方法不容易得到的,比如交叉验证. Bootstrap法是以原始数据为基础的模拟抽样统计推断法,可用于研究一组数据的某统计量的分布特征,特别适用于那些难以…