本发明涉及一种基于抽样法比较样本数量对切削力机器模型性能影响的方法,其包括如下步骤：1)获取用于抽样的切削力数据总样本；2)确定抽样样本数量；3)确定抽样次数；4)基于重抽样法机器学习模型的建立；5)所有样本和抽样完成；6)收集所有模型预测性能数据；7)分析样本数量对预测性能的影响。本方法分析了样本数量对切削力机器学习模型性能的影响,能够为获取切削力样本时的实验设计提供指导,降低实验成本,提高切削力模型的可用性。同时可为建立非参数化模型所需样本数量提供帮助,分析当前切削力样本数量能否满足所选机器学习模型要求的精度。