Bagging你真的懂嗎

Bagging 概念 Bagging算法 （英語：Bootstrap aggregating，引導聚集算法），又稱裝袋算法，是一種重要的集成學習方法。最初由Leo Breiman於1996年提出。 用途 Bagging算法可用於分類、迴歸。 優點 提高其準確率、穩定性的同時，通過降低結果的方差，避免過擬合的發生。 減少噪音的影響，體現樣本真實的分佈情況，見下圖： 工作機理 通過多次多輪的sampl

>>阅读原文<<