Bagging与随机森林算法

注：本篇博客主要参考了博客Bagging与随机森林算法原理总结。 在集成学习中，有两个流派—— boosting 派系 和 bagging 流派。前者的特点是各个弱学习器之间有依赖关系，而后者的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。其中，随机森林算法便是 bagging 流派的典型代表。 Bagging原理 我们知道，为了得到泛化性能强的集成，则应尽可能地使弱分类器彼此之间相互独立。虽

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