O método de reamostragem bootstrap melhora a estimativa do desempenho de um modelo ao criar múltiplas amostras de treinamento a partir dos dados originais, o que reduz a variância das estimativas e proporciona intervalos de confiança mais precisos para métricas de avaliação.