集成学习(二)—

Bagging能够提高弱分类器性能的原因是降低了方差，Boosting 能够提升弱分类器性能的原因是降低了偏差。

Bagging

Bagging，装袋法，是Bootstrap Aggregating的简称，从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果,至于为什么叫bootstrap aggregation，因为它抽取训练样本的时候采用的就是bootstrap的方法！

Bagging与Boosting的串行训练方式不同，Bagging 方法在训练过程中，各基分类器之间无强依赖，可以进行并行训练。为了让基分类器之间互相独立，将训练集分为若干子集（当训练样本数量较少时，子集之间可能有交叠）。

Bagging方法更像是一个集体决策的过程，每个个体都进行单独学习，学习的内容可以相同，也可以不同，也可以部分重叠。但由于个体之间存在差异性，最终做出的判断不会完全一致。在最终做决策时，每个个体单独作出判断，再通过投票的方式做出最后的集体决策。

Bagging代表算法-RF(随机森林)

随机森林是Bagging的一个拓展变体

RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择

Bagging + 决策树 = 随机森林

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