[集成学习] bagging和boosting
来源：互联网 发布：安卓软件破解 编辑：程序博客网 时间：2024/05/22 03:25
Bagging ( Boostrap Aggregating)
对样本再采样（Boostrap），对每一重采样的子样本训练一个模型，最后取平均，所以是降低模型的variance。
Bagging比如Random Forest这种先天并行的算法都有这个效果。
Boosting则是迭代算法，每一次迭代都根据上一次迭代的预测结果对样本进行加权，所以随着迭代的不断进行，误差会越来越小，所以模型的bias会不断降低。这种算法无法并行，比如Adaptive Boosting
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