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Bagging和Boosting的概念和区别_bagging和boosting中文
作者：不正经 | 2024-02-22 07:50:46
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bagging和boosting中文
Bagging算法(套袋法)
bagging的算法过程如下：
- 从原始样本集中使用Bootstraping 方法随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）。
- 对于n个训练集，我们训练k个模型，（这个模型可根据具体的情况而定，可以是决策树，knn等）
- 对于分类问题：由投票表决产生的分类结果；对于回归问题，由k个模型预测结果的均值作为最后预测的结果（所有模型的重要性相同）。
Boosting（提升法）
boosting 是一种将弱分类器转化为强分类器的方法统称，而AdaBoost是其中的一种。
boosting的算法过程如下：
- 对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的权重， 其关键在与对于被错误分类的样本权重会在下一
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