10、机器学习中的Bagging和随机森林算法详解

机器学习中的Bagging和随机森林算法详解

1. LVQ模型表现

LVQ数据模型的平均准确率为87.1%，相较于零规则估计的64.1%有显著提升。这一结果证实了LVQ模型适用于电离层数据集，能够做出较为准确的预测。

2. Bagging和随机森林概述

Bagging和随机森林是机器学习中重要的集成算法。随机森林是一种流行的集成机器学习算法，它基于自助聚合（Bagging）的思想。

2.1 自助法（Bootstrap）

自助法是一种统计过程，用于从数据集中估计某些测量值或指标。以下是其详细步骤：
1. 从数据集中有放回地创建多个（例如1000个）随机子样本。
2. 计算每个新子样本的均值。
3. 计算所有新均值的平均值，并将其作为数据集的新估计均值。

这个过程也可以扩展到估计其他指标，如标准差。

2.2 自助聚合（Bagging）

Bagging是一种集成过程，它将多个机器学习算法的预测结果组合成一个更准确的预测。其基本思想是协同预测，一组算法的组合比单个算法更强大。使用Bagging可以减少某些算法（如分类和回归树CART）的方差。以下是使用Bagging提高CART预测准确性的通用过程：
1. 有放回地创建多个（例如100个）随机子样本。
2. 在每个新样本上训练一个CART模型。
3. 对于新数据集，计算每个模型的平均预测。

决策树在Bagging过程中通常是深树，每个叶节点只有少量训练样本。这样的树具有高方差和低偏差。Bagging过程主要关注样本数量和树的数量，并且对过拟合具有较好