在统计学中，自助法(Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法)是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上发表。 当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution);但当样本来自的总体无法以正态分布来描述，则以渐进分析法、自助法等来分析。采用随机可置换抽样(random sampling with replacement)。对于小数据集，自助法效果很好。最常用的一种Bootstrap自助法，假设给定的数据集包含d个样本。该数据集有放回地抽样m次，产生m个样本的训练集。这样原数据样本中的某些样本很可能在该样本集中出现多次。没有进入该训练集的样本最终形成检验集(测试集)。 显然每个样本被选中的概率是1/m，因此未被选中的概率就是(1-1/m)，这样一个样本在训练集中没出现的概率就是m次都未被选中的概率