集成学习(二)——Bagging
Bagging能够提高弱分类器性能的原因是降低了方差，Boosting 能够提升弱分类器性能的原因是降低了偏差。 Bagging Bagging，装袋法，是Bootstrap Aggregating的简称，从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果,至于为什么叫bootstrap aggregation，因为它抽取训练样本的时候采用的就
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