Bagging集成学习的主要内容有哪些？？

德牧是最帅的 2022-03-03 10:09:59

Bagging集成学习的主要内容有哪些？？ 

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weixin_38498942 2022-03-03
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Bagging主要分为两个阶段：
Boostrap阶段，即采用有放回的采样方式，将训练集分为n个子样本集；并用基学习器对每组样本分布进行训练，得到n个基模型；Aggregating阶段，将上一个阶段训练得到的n个基模型组合起来，共同做决策。在分类任务中，可采用投票法，比如相对多数投票法，将结果预测为得票最多的类别。而在回归任务中可采用平均法，即将每个基模型预测得到的结果进行简单平均或加权平均来获得最终的预测结果。

bagging集成与boosting集成的区别?
Boosting集成则是基于串行式的思想，通过在训练数据上反复调整不同的基学习器，然后将这些基学习器的结果进行加权累加来得到最终的预测结果。因此，Boosting集成是通过降低模型的偏差来提高模型的准确性，可以有效地解决欠拟合问题。Bagging集成是基于并行式的思想，通过在不同的数据集上训练不同的基学习器，然后将这些基学习器的结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。Bagging集成和Boosting集成是两种常用的集成学习方法，它们的主要区别在于集成过程中基学习器的生成方式和集成的方法。
集成学习之Bagging
集成学习之Bagging 1 Bagging集成原理 目标：把下面的圈和方块进行分类 【此时用直线很难把圈和方块分开的】 实现过程： 1.采样不同数据集 2.训练分类器 3.平权投票，获取最终结果 4.主要实现过程小结 2 随机森林构造过程 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 随机森林= Bagging +决策树 例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个树的结果是F..
集成学习（一）Bagging
Bagging又称为“装袋法”，它是所有集成学习方法当中最为著名、最为简单、也最为有效的操作之一。在Bagging集成当中，我们并行建立多个弱评估器（通常是决策树，也可以是其他非线性算法），并综合多个弱评估器的结果进行输出。当集成算法目标是回归任务时，集成算法的输出结果是弱评估器输出的结果的平均值，当集成算法的目标是分类任务时，集成算法的输出结果是弱评估器输出的结果少数服从多数。由于bagging就是将多个模型进行集成，比较简单，所以，本文一、为什么Bagging算法的效果比单个评估器更好？
集成学习（上）：Bagging集成方法
在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是利用群体智慧的概念——即整体性能优于单个个体。
bagging集成与boosting集成的区别是什么？
Boosting主要用于提高训练精度 (解决欠拟合，也可以说降低偏差)Bagging主要用于提高泛化性能(解决过拟合，也可以说降低方差)Boosting：根据前一轮学习结果调整数据的重要性。Bagging的学习是并行的，每个学习器没有依赖关系;bagging集成与boosting集成的区别。Boosting学习是串行，学习有先后顺序。Boosting：对学习器进行加权投票。Bagging：对数据进行采样训练;Bagging：所有学习器平权投票;
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