它是机器学习集成算法中的一种,可称之为自助集成(Bootstrap Aggregation)或袋装法(Bagging)。 在这篇文章中,您将学习使用袋装集成算法和随机森林算法建立预测模型。阅读这篇文章后,您将学到: 用自助法从样本中估计统计量。 用自助集成算法从单个训练数据集中训练多个不同的模型。 强大的分类器——随机森林算法。它...
考虑到采样与投票/平均过程的复杂度O ( s ) O(s)O(s)很小,因此,训练一个Bagging集成与直接使用基学习算法训练一个学习器的复杂度同阶,这说明Bagging是一个很高效的集成学习算法。
袋装法是根据训练集中采用抽样的方式得到不同的抽样子集，根据不同的抽样子集去构建基础的分类器， 而在...
Bagging袋装法在分类时首先用基础分类器对未标记数据进行预测，然后再将多个分类器的数据进行组合，而组合...
机器学习的Bagging采用的是有放回的抽样，而有放回的抽样指的是一个数据被抽中之后会将其放回原始数据...