分类器中的重采样技术-bagging 和boosting

最新推荐文章于 2025-07-15 10:50:09 发布
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本文探讨了Boosting方法在分类任务中的应用及其优势。通过递归使用Boosting方法于分量分类器，可以获得极低的分类误差率，甚至在类别可分的情况下达到零误差。

 

本上是平衡的。需要提醒的是，boosting方法也可以被递归地使用，即对分量分类器本身也进行boosting。用这种方式，可以获得非常小的分类误差率。甚至，在类别之间可分的情况下可以达到零误差。





Level3 — 集成学习 — 袋装法Bagging — 随机森林（Random Forest）
L
05-11 1203
Bagging（Bootstrap Aggregating）算法是建立在一种随机抽样的基础之上的，这种随机抽样叫Boostrap Sample，自助抽样，有的地方也叫自助法。所以介绍Bagging算法之前需要介绍Bootstrap抽样。
Bagging分类器
冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续
06-05 1506
  袋装(Bagging)是一种采用随机又放回抽样选择训练数据构造分类器进行组合的方法。如同找医生看病，选择多个医生，根据多个医生的诊断结果得出最终结果(多数表决)，每个医生具有相同的投票权重。  在训练过程中，通过又放回抽样，把训练集变成多份，然后对每份训练集学习一个模型。  测试阶段，用上一步得到的每个模型来进行一个预测，最后用加权求和方法对模型进行组合。  假设有三个分类器，每个分类器的错误率为40%，那么这三个分类器的预测结果有如下8种可能性  上图中prob为每种组合出现的可能性，在这8种组合里面
6、分类与重采样方法详解
最新发布
lstm7chronicler的博客
07-15 39
本文详细介绍了分类与重采样方法的核心概念、技术原理及实际应用。内容涵盖分类问题中的ROC曲线、逻辑回归、线性判别和k近邻方法，并深入探讨了交叉验证技术以防止过拟合问题。通过理论解释与R语言代码示例相结合，帮助读者更好地理解和实现相关算法。此外，还提供了练习题及代码优化建议，以加深对方法的理解与应用。
Bagging
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06-21 1万+
Bootstrap Sample有放回的随机采样，如下图所示：之所以采用这样的方式是因为在应用中，获取N个服从同一分布的原始数据集是不现实的，而使用这种有放回的Bootstrap 采样方式不会影响到模型的准确性（以方差来衡量），可参考文献3中Bootstrap Sample部分。 有放回的随机采样，其实对模型的性能来说不是至关重要的，可以用无放回的随机采样来取代。Bagging (Bootstr
Bagging的原理和案例分析
Xiao_Spring的博客
04-18 1374
前言 由上节可知，欲得到泛化性能强的集成，继承中的个体学习器应尽可能相互独立。 给定一个训练集，一种可能的做法是对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从每个数据子集中训练处一个基学习器。这样，由于训练数据不同，我们获得的基学习器可望具有比较大的差异。 然而，为获得好的集成，我们还希望个体学习器不能太差，则若每个子集采用的数据集完全不同，则需要每个基学习器只用到了一小部分训练数据，这无法保证产生出比较好的基学习器。 为了解决这个问题，考虑使用相互有交叠的采样子集。 Bagging原理 Bagging的
机器学习算法——集成学习4（Bagging）
Vicky_xiduoduo的博客
08-15 2575
介绍了自助采样法，Bagging算法以及在西瓜数据集3.0α上用代码实现Bagging算法
Bagging 模型为什么要进行抽样？
Amanda_python的博客
12-23 846
1.Bagging 模型为什么要进行抽样？ Bagging 模型是基于同样类型的基学习器进行集成学习，如果不进行 抽样，那么所有的基学习器都学习了同样的数据，模型之间就没有不 同，模型必须具有一定的差异性，才能更大程度提升整个模型的准确 度，通过数据抽样的方式，让基学习器学习不同的数据，从而生成具 有差异性的基学习器。 2.有放回抽样和无放回抽样的区别是什么？ 有放回抽样：在一轮抽样期间，每次抽完一个数据，就立马将该数据放回。 如果一轮要抽样n个数据，那么就会有n次数据的放回动作。 无放回抽样：数据只有
Bagging和Boosting的比较
m0_74052450的博客
12-07 1050
Boosting的训练是顺序进行的，每一轮的模型都依赖于前一轮的输出，因此不能像Bagging那样轻松并行化。：和Bagging类似，Boosting是多个模型的结合，导致整体模型的解释性较差，尤其是当基础学习器很复杂时，解释整体模型变得更加困难。Boosting通过逐步调整模型，提高偏差，尤其适用于高偏差模型，通常能够在准确性上超过Bagging，但容易过拟合并且计算开销较大。Bagging主要通过降低方差来提高模型的稳定性，适合用于高方差、容易过拟合的模型，具有较好的并行化能力。
19_如何从偏差和方差的角度解释bagging和boosting的原理1
08-03
Boosting 是一种 ensemble 学习方法，它从优化角度来看，是使用 forward-stagewise 贪心法去最小化 loss 函数由于采用的是串行优化的策略，各子模型之间是强相关的，于是子模型之和并不能显著降低方差，而每一个新的...
集成学习-Bagging 与 boosting
占卜师的博客
05-14 388
目录偏差（bias）和方差（variance）：Bagging减少variance：Boosting：参考文章： 机器学习中的集成学习有两个重要的策略，即Bagging与Boosting。面试中常常会问：简单说一下bagging和boosting么？他们有什么区别（偏差与方差的关系）？他们两个哪个树的层数更多？为什么？ 偏差（bias）和方差（variance）： 为什么bagging是减少v...
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bymaymay的博客
09-03 1万+
Ensemble Learning Bagging Boosting Stacking 基本概念 集成学习的条件 集成学习的种类如何构建具有差异性的基分类器 Bagging Bootstrap Aggregating 引导聚合 Boosting Stacking Stacked generalization 算法的对比 集成学习的结合策略如何对基分类器的结果进行整合Ensemble Learning...
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weixin_48365923的博客
03-22 1465
1，Bagging Bagging即套袋法，其算法过程如下： 1，从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法(有放回)抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的） 2，每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法，如决策树、感知器等） 3，对分类问题：将上步得到的k个
用bootstrap构建bagging集成分类器——Python实现
BUG？不存在的！
06-12 328
通过使用Bootstrap方法生成多个数据集，在每个数据集上训练多个分类器，并将它们结合起来以得到最终的预测结果。Bagging（Bootstrap Aggregating）是其中一种经典的集成方法，其通过随机抽样产生的多个数据集来训练多个分类器，并将它们结合起来以得到最终的预测结果。即我们的Bagging集成分类器在Iris数据集上达到了100%的准确率，这是一个非常好的结果。其中，n_estimators为集成的分类器数量，max_samples为每个分类器训练时的样本数。
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daw的博客
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集成学习之bagging 投票法 在学习bagging之前，需要先介绍下投票法，它是集成学习中常用的技巧，可以帮助我们提高模型的泛化能力，减少模型的错误率。 投票法的具体流程 （a）基本思想 投票法的基本思路在于，一般情况下错误总是局部产生，因此融合多个模型结果可以减小误差。 投票法是一种遵循少数服从多数原则的集成学习模型，通过多个模型的集成降低方差，从而提高模型的鲁棒性。在理想情况下，投票法的预测效果应当优于任何一个基模型的预测效果。例如为了确保发送数据的准确性，一个常用的纠错方法是重复多次发送数据，并以
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绎岚科技的博客
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顾名思义，分类就是将事物“分类”为子类的任务。分类是监督机器学习的一部分，我们将标记的数据用于训练。
集成学习Bagging并行策略之随机森林+树模型特征提取！
weixin_74009895的博客
10-10 567
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什么是机器学习中的 Bagging？带有示例的指南
gongdiwudu的专栏
09-05 2971
集成方法是机器学习中强大的技术，它可以结合多种模型来提高整体预测准确性和模型稳定性。Bootstrap Aggregating（俗称 Bagging）是一种流行且广泛实施的集成方法。在本教程中，我们将深入研究 bagging、其工作原理以及其优势所在。我们将它与另一种集成方法 (Boosting) 进行比较，并查看 Python 中的 bagging 示例。最后，您将对 bagging 有扎实的了解，包括最佳实践。
（八）集成学习中——bagging
一颗爱学习的小同学
04-14 1751
集成学习第二法宝：bagging！
机器学习中的重采样方法：Bootstrap、Bagging、Boosting、Adaboost 概述
"这篇作业介绍了大数据领域的四种重采样方法：Bootstrap、Bagging、Boosting和Adaboost，以及它们在机器学习中的应用。作者李坚松使用MATLAB实现了Bagging和AdaBoost算法，并在Stanford CS229课程作业的数据集和UIC...
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