Bagging是从原训练集中利用Bootstrap抽样,有放回抽取,每一个训练集相互独立,每一个样本权值相等;Boosting每一次训练,都是原训练集,但是每次迭代改变了训练集中各个样本的权值; 弱分类器权值不同 Bagging中每个基分类器是等权值的,通过投票的方式得到最终分类结果;Boosting中每个分类器是拥有不同的权值,其中分类误差率...
Bagging与Boosting的区别:二者的主要区别是取样方式不同。Bagging采用均匀取样,而Boosting根据错误率来取样,因此Boosting的分类精度要优于Bagging。Bagging的训练集的选择是随机的,各轮训练集之间相互独立,而Boostlng的各轮训练集的选择与前面各轮的学习结果有关;Bagging的各个预测函数没有权重,而Boosting是有权重的;Bagging...