Bagging、Boosting的區別

Bagging、Boosting的區別 樣本選擇：Bagging算法是有放回的隨機採樣；Boosting算法是每一輪訓練集不變，只是訓練集中的每個樣例在分類器中的權重發生變化，而權重根據上一輪的分類結果進行調整； 樣例權重：Bagging使用隨機抽樣，樣例的權重；Boosting根據錯誤率不斷地調整樣例的權重值，錯誤率越大則權重越大； 預測函數：Bagging所有預測模型的權重相等；Boostin

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