Bagging和隨機森林

Bagging 基本概念 又稱袋裝（bagging）或者自助聚集(boot strap aggregating) 是一種根據均勻概率分佈從數據集中重複採樣（有放回）的技術。每個自助採樣的樣本集都和原數據集一樣大。 在又放回的抽樣中，如果抽樣的個數和原數據集的大小一致，則自助樣本 Di D i 中會有 63% 63 % 的原訓練數據，因爲每一個樣本抽到 Di D i 的概率爲 1−(1−1N)N 1

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