ensemble learning

资 源 简 介

ensemble learning

详 情 说 明

Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种经典的集成学习方法，通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器。其核心思想是通过训练数据的多样性来提升模型整体的泛化能力。

主要特点体现在三个方面：首先，Bagging采用自助采样法（Bootstrap Sampling），从原始训练集中有放回地随机抽取样本，形成多个训练子集。这种采样方式保证了每个基分类器的训练数据都具有差异性，为后续的模型多样性奠定了基础。

其次，Bagging具有天然的并行特性。所有基分类器的训练过程相互独立，可以同时进行训练，这大大提高了算法效率。这种并行性使得Bagging特别适合处理大规模数据集的场景。

最后，在预测阶段，Bagging采用投票机制整合各个基分类器的结果。对于分类问题，最终预测结果是所有基分类器预测结果的众数；对于回归问题，则采用平均值作为最终输出。这种集体决策机制有效降低了单个模型的过拟合风险。

Bagging方法通过这种"分而治之"的策略，在不显著增加计算复杂度的前提下，显著提升了模型的稳定性和准确性。典型的Bagging实现如随机森林算法，在各类机器学习任务中都有出色表现。