集成学习分类Bagging算法

Question

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Answer 1

集成学习中的Bagging算法，全称为Bootstrap aggregating（自助采样法），是一种用于提高模型稳定性和预测准确性的方法。它通过创建多个基分类器（或回归器）并结合它们的预测结果，来降低单个模型的方差，从而增强整体模型的表现。

在Bagging分类中，具体步骤如下：

1. 自助采样：从原始数据集中有放回地抽取样本（每份样本被抽中的概率相同），生成多个独立的数据集，每个数据集的大小与原集相同。

2. 构建子模型：对每个子数据集应用同一分类算法，训练出一个独立的分类器。

3. 预测集成：对原始数据集中的每个样本，让所有子模型进行预测，然后计算每个预测结果的多数类或使用平均概率来得出最终分类。

4. 投票决定：对于分类任务，通常采用多数投票的方式确定最终分类，即多数分类器预测的类别作为最终结果。

相关问题--:

1. Bagging是如何减少过拟合的？
2. 除了多数投票，还有哪些方法可以集成多个模型的预测？
3. Boosting和Bagging的主要区别是什么？