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Bagging 和 Boosting
集成学习的两个代表作
1.Bagging
算法过程：通过对训练样本中从新采样的办法失去不同的训练样本集，失去 k 个训练集（k 个训练集之间是互相独立的）；训练每一个训练集失去 k 个模型，分类问题采纳 votes 形式，回归模型采纳 mean 形式失去最初的后果。
2.Boosting
算法流程：将一个弱分类器一直强化成一个强分类器。初始时每个样本的权重是相等的，首先第一个学习器依据全量样本集进行学习，第二个学习器增大分错样本的权重，缩小分对样本的权重，顺次进行训练，最终对 k 个模型进行加权的组合。
bagging 和 boosting 的区别
- 1）样本抉择和权重
bagging：有放回的抽样，各训练集之间互相独立
boosting：全量样本集，只是权重产生了变动，分错样本权重更大
- 2）弱模型组合
bagging：弱模型权重相等
boosting：误差分类小的模型会有更大的权重
- 3）并行计算
bagging：并行生成
boosting：只能是串行生成
- 4）侧重点
bagging：缩小方差（variance）
boosting：缩小偏差（bias）
正文完