Bagging算法

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Bagging算法 (英语:Bootstrap aggregating,引导聚集算法),又称装袋算法,是机器学习领域的一种团体学习英语Ensemble learning算法。最初由Leo Breiman于1996年提出。Bagging算法可与其他分类回归算法结合,提高其准确率、稳定性的同时,通过降低结果的方差,避免过拟合的发生。

算法步骤[编辑]

给定一个大小为训练集,Bagging算法从中均匀、有放回地(即使用自助抽样法)选出个大小为子集,作为新的训练集。在这个训练集上使用分类、回归等算法,则可得到个模型,再通过取平均值、取多数票等方法,即可得到Bagging的结果。

参考文献[编辑]