19、集成学习：Bagging与AdaBoost算法详解

集成学习：Bagging与AdaBoost算法详解

1. 引言

在机器学习中，为了提高模型的性能和泛化能力，集成学习是一种常用的策略。本文将详细介绍两种重要的集成学习方法：Bagging和AdaBoost，并通过实际的葡萄酒数据集示例来展示它们的应用和效果。

2. 模型调优与Bagging的引入

在模型调优过程中，我们发现当选择较低的正则化强度（C = 0.001）时，能得到最佳的交叉验证结果，而树的深度对性能似乎没有影响，这表明一个决策树桩就足以对数据进行分离。同时，需要注意的是，多次使用测试数据集进行模型评估是不可取的，因此我们不会在本节中估计调优后的超参数的泛化性能，而是转向另一种集成学习方法：Bagging。

3. Bagging算法原理

Bagging是一种与多数投票分类器密切相关的集成学习技术。不同的是，Bagging通过从初始训练数据集中有放回地抽取自助样本（随机样本）来训练个体分类器，因此也被称为自助聚合。

3.1 Bagging的工作流程

1. 随机抽样 ：每次从训练数据集中有放回地随机抽取一个子集作为一个自助样本。
2. 训练分类器 ：使用每个自助样本训练一个分类器，通常是未剪枝的决策树。
3. 多数投票 ：将所有分类器的预测结果通过多数投票的方式组合起来，得到最终的预测结果。

以下是一个简单的Bagging示例，假设有7个不同的训练实例（索引为1 - 7），在每次Bagging轮