自助采样法的优缺点

1.样本利用率高：自助采样法可以在不改变原始样本的基础上，通过有放回的抽样，生成多个训练集，从而提高样本的利用率

2.适用于小样本情况：当样本集较小时，自助采样法可以通过重复抽样，生成多个不同的训练集，这对于集成学习等方法有很大的好处

3.生成的模型性能较好：自助采样法生成的模型，可以通过集成多个模型的方式，提高模型的性能

1.估计偏差：由于自助采样法生成的训练集的数据分布和原数据集的不一样了，这可能会引入估计偏差

2.计算复杂度较高：相比其他方法，自助采样法的计算复杂度较高，因为它需要进行多次的抽样和建模

3.可能导致过拟合：在某些情况下，自助采样法可能会导致过拟合的问题，因为同一个样本可能会在不同的训练集中出现多次

总的来说，自助采样法是一种有效的统计方法，它可以在一定程度上提高模型的性能，但也存在一些缺点需要注意。在实际应用中，需要根据具体情况来决定是否使用自助采样法。