Bootstrap方法通过有放回抽样构建多个训练集并测试模型性能，更准确评估SVM的泛化能力。其核心在于利用有限数据模拟不同分布，提高估计稳定性。相比传统划分方法，Bootstrap能更好地应对小样本...