集成学习bagging

集成学习就是将现有的所有机器学习方法综合起来，进行组装

bagging（bootstrap aggregating的缩写，也称作“套袋法”）就是其中的一种

Bagging 的核心思路是 — — 民主。

Bagging 的思路是所有基础模型都一致对待，每个基础模型手里都只有一票。然后使用民主投票的方式得到最终的结果。

大部分情况下，经过 bagging 得到的结果方差（variance）更小。

具体过程：

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）
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）
对分类问题：将上步得到的k个模型采用投票的方式得到分类结果；对回归问题，计算上述模型的均值作为最后的结果。（所有模型的重要性相同）

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