Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，通过构建多个弱学习器，每个学习器使用不同的采样数据集，然后将它们的预测结果进行平均或投票来改善整体模型的泛化性能。Bagging的核心思想是通过自助采样（Bootstrap Sampling）生成多个训练子集，每个子集独立训练一个基学习器，最后通过聚合这些模型的预测结果来提高模型的稳定性和准确性。
Bagging的基本流程包括以下几个步骤：
- 自助采样：从原始数据集中有放回地抽取样本，生成多个不同的训练子集。由于是有放回的采样，某些样本可能在同一个子集中出现多次，而其他样本可能被完全排除。
- 训练基学习器：在每个子集上训练一个基学习器，这些基学习器可以是决策树、神经网络等。
- 聚合预测结果：对于回归任务，通常采用平均值；对于分类任务，通常采用投票或多数投票。
Bagging的主要优点包括：
- 降低方差：通过聚合多个模型的预测结果，Bagging可以有效降低模型的方差，从而提高模型的泛化能力。
- 防止过拟合：通过引入多个模型的组合，Bagging可以减少模型对训练数据的过度依赖，从而降低过拟合的风险。
- 并行训练：Bagging的各个基学习器可以并行训练，提高了训练效率。
然而，Bagging也有一些局限性：
- 无法降低偏差：Bagging主要针对高方差模型（如决策树）有效，但对于高偏差模型效果有限。
- 计算成本高：由于需要训练多个模型，Bagging的计算成本较高。
- 模型可解释性差：由于模型是多个基学习器的组合，其可解释性较差。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！