Bagging你真的懂吗

Bagging

概念
Bagging算法（英语：Bootstrap aggregating，引导聚集算法），又称装袋算法，是一种重要的集成学习方法。最初由Leo Breiman于1996年提出。
用途
Bagging算法可用于分类、回归。
优点
提高其准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。
减少噪音的影响，体现样本真实的分布情况，见下图：
工作机理
通过多次多轮的sampling with replacement，构建多个分类器或回归，最终的预测结果为样本在这多个学习器上的结果平均值（投票少数服从多数），运行过程见下图：
并行性
由于各学习器之间是独立存在，因此，可并行处理。

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