Бутстрэп используется в машинном обучении для повышения точности прогнозов путём создания нескольких обучающих выборок на основе одной исходной. 1

Суть метода заключается в том, что из исходной выборки случайным образом выбирают элементы и копируют их в новую выборку. 1 Эта операция повторяется несколько раз, в результате чего формируется новая обучающая выборка, состоящая из элементов исходной с некоторыми повторениями. 1

Некоторые преимущества использования бутстрэпа:

• Снижение переобучения. 5 Бутстрэп позволяет моделям обучаться на разных подмножествах данных, что предотвращает переобучение и улучшает обобщение модели. 5
• Улучшение стабильности модели. 5 Создание различных выборок помогает оценить, как модель работает с разными распределениями данных, что делает её более стабильной и надёжной. 5
• Работа с небольшими наборами данных. 5 Бутстрэп позволяет лучше оценивать производительность модели, генерируя несколько пересобранных наборов данных. 5
• Оценка неопределённости. 5 Бутстрэп предоставляет способ измерять уверенность в прогнозах модели, анализируя вариации по разным выборкам. 5

Бутстрэп часто используется в таких методах машинного обучения, как бэггинг и случайный лес, для улучшения стабильности и точности алгоритмов. 35