集成學習與隨機森林（二）Bagging與Pasting

Bagging 與Pasting 我們之前提到過，其中一個獲取一組不同分類器的方法是使用完全不同的訓練算法。另一個方法是爲每個預測器使用同樣的訓練算法，但是在訓練集的不同的隨機子集上進行訓練。在數據抽樣時，如果是從數據中重複抽樣（有放回），這種方法就叫bagging（bootstrap aggregating 的簡稱，引導聚合）。當抽樣是數據不放回採樣時，這個稱爲pasting。 換句話說，bag

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