Bagging v.s. Boosting
来源：互联网 发布：网络层作用 编辑：程序博客网 时间：2024/06/03 16:01
取样
- Bagging：均匀取样，随机，各轮之间独立
- Boosting：根据错误率
预测函数权重
- Bagging：无
- Boosting：有
预测函数生成顺序
- Bagging：并行
- Boosting：串行
bias & variance
- Bagging：降低方差，每个基分类器的偏差和方差接近，随基模型数量增加，方差降低，但偏差基本不变
- Boosting：降低偏差，boosting基本思想是最小化指数损失函数，可降低偏差，但模型间相关性强，不能明显降低方差
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