采用Bootstrap法 还需要 分训练集和测试集吗 还是说 重复抽样 后 再分训练集和测试集

这是一个非常关键且很好的问题，它触及了模型验证方法的核心区别。简单直接的回答是：

采用Bootstrap法时，通常不再需要事先划分一个独立的测试集。Bootstrap验证过程本身已经包含了对“训练”和“测试”的模拟。

下面我为您详细解释两者的区别和逻辑，您就一目了然了。

两种验证策略的对比

您的描述中实际上涉及了两种不同的验证方法，它们的目的类似，但实现逻辑不同。

方法一：预留验证集法

这正是您文中描述的做法。
• 步骤： 先将全体数据一次性随机分割为训练集（70%）和测试集/验证集（30%）。

• 训练： 模型只在训练集上进行构建（包括变量筛选、参数估计等）。

• 测试： 用构建好的模型在从未接触过的测试集上进行一次性的性能评估（计算AUC、绘制校准曲线等）。

• 优点： 逻辑简单直观，能较好地评估模型在未知数据上的泛化能力。

• 缺点： 由于只进行了一次分割和评估，结果可能对这次特定的分割方式很敏感（不够稳定）；并且浪费了30%的数据用于最终测试，未能充分利用所有数据建模。

方法二：Bootstrap法

这是一种高级的、更稳定的重抽样方法。
• 步骤： 不进行初始分割，而是以原始数据集（100%的数据）作为“总体”。

• 重抽样： 进行多次（如1000次）有放回的随机抽样，每次抽取一个与原始数据集样本量相同的Bootstrap样本。

• 关键逻辑： 对于每一次抽样：

1.  训练： 被抽中的样本形成一个“训练集”（但注意，因为有放回抽样，其中约有63.2%的原始样本会出现，另一些会重复）。
2.  测试： 那些未被抽中的样本（约占36.8%）自然形成了一个“测试集”（称为Out-of-Bag样本，OOB样本）。
3.  评估： 用本次Bootstrap样本训练模型，然后在对应的OOB样本上测试模型，得到一个性能指标（如AUC）。

• 结果： 最终你会得到1000个性能指标，可以计算它们的均值（作为模型性能的最佳估计）和置信区间（评估稳定性）。这个均值的乐观度通常低于在训练集上的表现，因此可以用于计算“优化校正值”来校正原始模型的性能指标。

• 优点： 能更充分地利用数据，评估结果更稳定、可靠，并能对模型的“乐观度”进行校正。

• 缺点： 计算量更大，理解起来稍复杂。

结论与修改建议

所以，对于您文中的描述，存在一个逻辑上的小矛盾：您既用了预留验证集法，又提到了Bootstrap法。通常，二者择一即可。如果您的目的是展示一个完整严谨的验证流程，更常见的做法是：

1. 只进行Bootstrap内部验证，并报告校正后的性能指标（如校正后的C-index或AUC）。
2. 或者，进行训练集/验证集分割，在训练集上建模，在验证集上进行一次性测试。

如果要突出方法的严谨性，Bootstrap通常被认为优于简单的单一分割验证。

因此，我建议将您的描述修改为以下两种方案之一：

方案A（推荐，更严谨）：删除预留验证集的步骤，全程使用Bootstrap。
“诊断模型构建与验证：将经病理证实的前列腺癌患者与良性前列腺疾病患者合并。采用Bootstrap法（1000次重复抽样）进行模型构建与内部验证。首先，基于全部数据构建多因素Logistic回归模型，随后通过Bootstrap验证计算模型性能指标（如AUC）的优化校正值，并据此绘制校正后的校准曲线。同时绘制列线图并进行决策曲线分析（DCA）评价临床净获益。”

方案B（保留当前结构，但澄清逻辑）：明确Bootstrap只用于训练集内部。
“诊断模型构建与验证：…按7:3随机划分为训练集与验证集。在训练集内部，采用Bootstrap法（1000次重复抽样）进行内部验证，以评估模型性能的稳定性和乐观度，并对模型进行校正。随后，将校正后的最终模型在独立的验证集中进行评估，绘制ROC曲线计算AUC…”

（这种用法较少见，但逻辑上是通的，它相当于做了两次验证：内部Bootstrap+外部验证集。）

通常情况下，方案A是更标准、更受推崇的做法。 希望这个详细的解释能帮助您更好地修改您的方法学部分！