sklearn 自助法

Sklearn自助法是一种在机器学习中常用的非参数统计方法，用于解决样本不平衡和过拟合问题。它的全称是Bootstrap，是基于自助采样（bootstrap sampling）的一种技术。

在使用Sklearn自助法时，我们首先从原始数据集中进行有放回地随机抽样，形成一个与原始数据集大小相同的新数据集，该数据集称为自助样本（bootstrap sample）。由于是有放回地抽样，因此原始数据集中的一些样本可能被多次抽到，而一些样本可能没有被抽到。

通过重复这个自助采样的过程，我们可以得到多个不同的自助样本。然后，我们可以针对每个自助样本训练一个模型，并得到对应的预测结果。最后，我们可以通过对这些预测结果进行聚合，例如取平均值或投票等方式，来得到最终的预测结果。

Sklearn中的BaggingRegressor和BaggingClassifier就是使用了自助法的集成学习方法。它们通过并行地训练多个基模型，并使用自助法来生成不同的训练数据集，以提高模型的稳定性和泛化能力。

使用Sklearn自助法可以有效地减小模型的方差，并且能够应对样本不平衡和过拟合等问题。然而，自助法也会引入一定的偏差，因为一些样本可能在自助样本中被多次抽到，而另一些样本则没有被抽到。

总的来说，Sklearn自助法是一种强大的工具，可以用于改善模型的性能，特别是在处理样本不平衡和过拟合问题时。