Bagging算法细讲

最新推荐文章于 2025-02-08 14:01:36 发布
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Bagging算法通过Bootstrap采样构建多个分类器，对新示例进行投票（分类问题）或简单平均（回归问题）来决定最终结果。本文详细介绍了Bagging的思想、步骤以及Bootstrap采样的概念，揭示了其降低过拟合和提高模型稳定性的原理。

Bagging算法：让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成，某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现，训练之后可得到一个预测函数序列h_1，⋯ ⋯h_n ，最终的预测函数H对分类问题采用投票方式，对回归问题采用简单平均方法对新示例进行判别。

思想：

1).从原始样本集中用Bootstrap采样选出n个样本(新)

2).对这n个样本建立分类器

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Bagging算法
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在记录自己编程工作与编程生活的同时，给那些困于无法入门编程世界的朋友提供一点帮助，在有限的生命中给有需要的人尽一点绵薄之力。
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本文介绍了集成学习的基本概念、核心任务及其主要算法。集成学习通过组合多个模型（如Bagging、Boosting和Stacking）来提升预测性能，解决欠拟合和过拟合问题。Bagging通过并行训练多个模型并投票或平均结果来降低方差，典型代表是随机森林。Boosting则通过迭代训练弱学习器，逐步优化模型，典型算法包括AdaBoost和GBDT。文章还通过代码示例展示了如何使用VotingClassifier进行硬投票和软投票，并比较了不同集成方法的性能。集成学习在提高模型精度、增强泛化能力和处理复杂数据分
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bagging算法_机器学习算法四：Bagging及随机森林Random Forest
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